《智能計(jì)算及其Matlab實(shí)現(xiàn)》課程教學(xué)大綱

1、PAGE PAGE 5智能計(jì)算及其Matlab實(shí)現(xiàn)課程簡介課程編號1240713019課程名稱智能計(jì)算及其Matlab實(shí)現(xiàn)課程性質(zhì)選修學(xué) 時(shí)48學(xué) 分3學(xué)時(shí)分配授課：32 實(shí)驗(yàn)： 上機(jī)：16 實(shí)踐： 實(shí)踐（周）：考核方式閉卷考試，平時(shí)成績占30% ，期末成績占70%開課學(xué)院理學(xué)院更新時(shí)間適用專業(yè)數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息與計(jì)算科學(xué)先修課程數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、最優(yōu)化方法、Matlab程序設(shè)計(jì)課程描述：智能計(jì)算是信息科學(xué)、生命科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等不同學(xué)科相互交叉的產(chǎn)物。智能計(jì)算及其Matlab實(shí)現(xiàn)課程將系統(tǒng)討論人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法及其工程應(yīng)用。本課程的主要內(nèi)容有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、原理和各種學(xué)習(xí)算法，

2、前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及其Matlab實(shí)現(xiàn)方法；自組織競爭人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及其Matlab實(shí)現(xiàn)方法，基本遺傳算法的原理和應(yīng)用及其Matlab實(shí)現(xiàn)方法。本課程的目標(biāo)是使學(xué)生了解智能計(jì)算的發(fā)展動(dòng)向和應(yīng)用前景，掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的基本概念、原理和方法，學(xué)會(huì)應(yīng)用Matlab軟件建立智能計(jì)算模型去解決實(shí)際問題。Brief Introduction Code1240713019TitleComputational Intelligence and its Matlab ImplementationCourse natureSelectedSemester Hours48Credits3Seme

3、ster Hour StructureLecture：32 Experiment： Computer Lab：16 Practice：Practice (Week)：AssessmentClosed book examination, usually results accounted for 30%, the final grade accounted for 70%.Offered bySchool of ScienceDate2012-9forMathematics and Applied Mathematics、Information and Calculation SciencePr

4、erequisiteMathematical Analysis、Higher Algebra、Optimization Methods、Matlab Program DesignCourse Description: Computational intelligence is a cross discipline of information science, life science and cognitive science etc. Computational Intelligence and its Matlab Implementation mainly discuss artifi

5、cial neural network, genetic algorithm, and their applications in engineering. The content of this course include basic concept, principle and various learning algorithms of artificial neural network, BP artificial neural network model and its implementation in Matlab; self-organizing competition ar

6、tificial neural network model and its Matlab implementation method, basic genetic algorithm theory and its implementation in Matlab.Through the studying of this course, students should understand the development trend and application prospect of intelligent calculation, grasp the basic concepts, pri

7、nciples and methods of the artificial neural network and genetic algorithm, and learn how to use Matlab software to build intelligent computation model to solve actual problems.智能計(jì)算及其Matlab實(shí)現(xiàn)課程教學(xué)大綱課程編號1240713019課程名稱智能計(jì)算及其Matlab實(shí)現(xiàn)課程性質(zhì)選修學(xué) 時(shí)48學(xué) 分3學(xué)時(shí)分配授課：32 實(shí)驗(yàn)： 上機(jī)：16 實(shí)踐： 實(shí)踐（周）：考核方式閉卷考試，平時(shí)成績占30% ，期末成績占70

8、%開課學(xué)院理學(xué)院更新時(shí)間適用專業(yè)數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息與計(jì)算科學(xué)先修課程數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、最優(yōu)化方法、Matlab程序設(shè)計(jì)一、教學(xué)內(nèi)容第一章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述1.2 神經(jīng)元模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用性實(shí)例1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則教學(xué)重點(diǎn)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則。教學(xué)難點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則。第二章 前向型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.1 單層感知器；多層感知器2.2 線性聯(lián)想器2.3 自適應(yīng)線性（Adaline）網(wǎng)絡(luò)2.4 基于BP算法的多層前向網(wǎng)絡(luò)2.5 標(biāo)準(zhǔn)BP算法的改進(jìn)2.6 前向網(wǎng)絡(luò)的Matlab實(shí)現(xiàn)教學(xué)重點(diǎn)：BP的學(xué)習(xí)算法和前向網(wǎng)絡(luò)的M

9、atlab實(shí)現(xiàn)。教學(xué)難點(diǎn)：BP的學(xué)習(xí)算法。第三章 自組織競爭人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.1 Hamming網(wǎng)絡(luò)3.2 自組織特征圖（SOFA）網(wǎng)絡(luò)3.3 學(xué)習(xí)向量量化（LVQ）網(wǎng)絡(luò)3.4 自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的Matlab實(shí)現(xiàn)教學(xué)重點(diǎn)：自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則和Matlab實(shí)現(xiàn)。教學(xué)難點(diǎn)：自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則。第四章 遺傳算法及應(yīng)用1.1 緒論1.2 遺傳算法的基本原理和方法 1.3 遺傳算法的基本實(shí)現(xiàn)技術(shù) 1.4 遺傳算法的應(yīng)用 教學(xué)重點(diǎn)：遺傳算法的應(yīng)用。教學(xué)難點(diǎn)：遺傳算法的基本原理。二、教學(xué)要求第一章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)1掌握人工神經(jīng)元的模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型；2掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則：感知器

10、學(xué)習(xí)規(guī)則，Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，仿逆學(xué)習(xí)規(guī)則，Widrow-Hoff學(xué)習(xí)規(guī)則。第二章 前向型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1了解前向網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)特征；2. 理解單層感知器、多層感知器、自適應(yīng)線性單元（Adaline）網(wǎng)絡(luò)的模型特點(diǎn)；3. 掌握誤差逆?zhèn)鳎˙P）算法及其改進(jìn)算法；4. 掌握前向網(wǎng)絡(luò)的Matlab實(shí)現(xiàn)方法。第三章 自組織競爭人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1理解競爭學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的概念與原理；2掌握Hamming網(wǎng)絡(luò)、自組織特征圖（SOFA）網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)向量量化（LVQ）網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和學(xué)習(xí)規(guī)則；3. 掌握自組織競爭網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)向量量化（LVQ）網(wǎng)絡(luò)的Matlab實(shí)現(xiàn)方法。第四章 遺傳算法及應(yīng)用1. 理解遺傳算法的基本原理及思想；2. 掌握遺傳算法的實(shí)現(xiàn)方法；3. 掌握遺傳算法的程序設(shè)計(jì)，能解決一般的最優(yōu)化問題。三、章節(jié)學(xué)時(shí)分配章次總課時(shí)課堂講授實(shí)驗(yàn)上機(jī)實(shí)踐備 注14421610631486414104總計(jì)483216四、教材與主要參考資料教材1 Martin T.H.等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)北京：機(jī)械工業(yè)出版社，20022 李敏強(qiáng)等. 遺傳算法的基本理論及應(yīng)用. 北京：科學(xué)出版社，2002.參考資料1 聞