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PAGE5《智能計算》課程簡介課程編號:08014037課程名稱:智能計算/Intelligencecomputation學(xué)分:3學(xué)時:48(實驗:上機:16課外實踐:)適用專業(yè):信息與計算科學(xué)建議修讀學(xué)期:6開課單位:數(shù)理科學(xué)與工程學(xué)院先修課程:數(shù)學(xué)分析,高等代數(shù),解析幾何,概率論,數(shù)學(xué)軟件考核方式與成績評定標(biāo)準(zhǔn):考核項目報告文檔60%(其中:文獻(xiàn)查閱及綜述10分,其它部分50分);計算和分析演示30%;項目匯報10%。教材與主要參考書目:《智能計算》,作者:吳微,周春光,梁艷春編著出版社:高等教育出版社出版《智能優(yōu)化算法原理與應(yīng)用》,作者:李士勇等編著出版社:哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社內(nèi)容概述:課程內(nèi)容包括:現(xiàn)代優(yōu)化技術(shù)的基本思想、智能優(yōu)化計算方法及其特點、各類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及其應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算、遺傳算法及其應(yīng)用、以及其他群體計算的介紹。著重介紹各種智能優(yōu)化計算方法的基本原理及模型,通過實例對算法的應(yīng)用方法進(jìn)行說明?!吨悄苡嬎恪方虒W(xué)大綱課程編號:08014037課程名稱:智能計算/Intelligencecomputation學(xué)分:3學(xué)時:48(實驗:上機:16課外實踐:)適用專業(yè):信息與計算科學(xué)建議修讀學(xué)期:6開課單位:數(shù)理科學(xué)與工程學(xué)院先修課程:數(shù)學(xué)分析,高等代數(shù),解析幾何,概率論,數(shù)學(xué)軟件一、課程性質(zhì)、目的與任務(wù)本課程作為信息與計算科學(xué)專業(yè)的一門專業(yè)課程,講述以智能計算為基礎(chǔ)的現(xiàn)代優(yōu)化算法的基本原理和應(yīng)用實例,讓學(xué)生掌握新的優(yōu)化理論和方法,學(xué)會一種先進(jìn)的求解復(fù)雜優(yōu)化問題的技術(shù)和工具。其目的是為了培養(yǎng)學(xué)生數(shù)學(xué)應(yīng)用方面的知識,使之能夠用現(xiàn)代優(yōu)化工具去求解古典優(yōu)化技術(shù)無法求解的問題,成為掌握現(xiàn)代數(shù)學(xué)手段的高級研究技術(shù)人才。二、教學(xué)內(nèi)容及學(xué)時分配本課程總學(xué)時數(shù)為48學(xué)時,其中理論教學(xué)為24學(xué)時,實驗教學(xué)為24學(xué)時;課程教學(xué)共有章,具體內(nèi)容及學(xué)時安排等如下表所示:課程內(nèi)容教學(xué)要求重點(☆)難點(△)學(xué)時安排實驗學(xué)時上機學(xué)時備注第一章:緒論
3
1什么是計算智能B2計算智能與智能計算B
3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)A☆
4模糊系統(tǒng)A☆△5進(jìn)化計算A☆
6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)和進(jìn)化計算的融合A第二章:前傳網(wǎng)絡(luò)41線性感知器A☆△2BP網(wǎng)絡(luò)A☆△3BP網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用B△上機計算2第三章Hopfield聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)51簡單線性聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)(LAM)B2Hopfield聯(lián)想記憶模型A☆3利用外積和的雙極性Hopfield網(wǎng)絡(luò)A☆4Hopfield網(wǎng)絡(luò)的存儲容量B5Hopfield網(wǎng)絡(luò)的收斂性B6二次優(yōu)化問題的Hopfield網(wǎng)絡(luò)解法A7雙向聯(lián)想記憶(BAM)網(wǎng)絡(luò)B△上機計算4第四章:徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)31徑向基函數(shù)A☆△2徑向基函數(shù)參數(shù)的選取B☆3Gauss核函數(shù)A☆△2第五章:自組織競爭網(wǎng)絡(luò)41SOFM網(wǎng)絡(luò)A2SOFM網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用A
△3ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)A☆△上機計算A2第六章模糊集合與模糊邏輯21模糊集合與隸屬度函數(shù)B2模糊邏輯與模糊推理A☆第七章模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)41神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)的結(jié)合A☆2模糊神經(jīng)元A3模糊前饋網(wǎng)絡(luò)B4模糊聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)B5模糊加權(quán)推理網(wǎng)絡(luò)A☆上機計算A2第八章遺傳算法基礎(chǔ)31遺傳算法概述B2遺傳算法的實現(xiàn)技術(shù)A☆3模式定理與積木塊假設(shè)B△4遺傳算法收斂性分析B△第八章:遺傳算法的改進(jìn)與應(yīng)用41遺傳算法的改進(jìn)A2用于求解函數(shù)優(yōu)化的遺傳算法A☆△3遺傳算法求解旅行商問題A△上機計算4第九章其它進(jìn)化算法與群智能優(yōu)化算法21遺傳規(guī)劃C2進(jìn)化策略C3進(jìn)化規(guī)劃C4遺傳算法與進(jìn)化策略和進(jìn)化規(guī)劃的比較C5蟻群優(yōu)化算法C6粒子群優(yōu)化算法C(教學(xué)基本要求:A-掌握;B-熟悉;C-了解)三、建議實驗(上機)項目及學(xué)時分配實驗內(nèi)容學(xué)時實驗一、實現(xiàn)感知器和BP網(wǎng)的分類功能2實驗二、編程實現(xiàn)Hopfield網(wǎng)絡(luò)求解二次優(yōu)化問題4實驗三、使用RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)函數(shù)逼近2實驗四、使用自主競爭網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)聚類2實驗五、使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次實現(xiàn)函數(shù)逼近2實驗六、使用遺傳算法實現(xiàn)函數(shù)優(yōu)化和tsp問題4四、教學(xué)方法與教學(xué)手段教學(xué)方法:課堂講授與算法程序演示,提出要實驗的問題,引導(dǎo)學(xué)生上機計算求解。教學(xué)手段:使用多媒體教學(xué)和演示。五、考核方式與成績評定標(biāo)準(zhǔn)課終考核;按要求完成關(guān)于智能優(yōu)化計算應(yīng)用項目及報告。其中,項目內(nèi)容包括:自選一優(yōu)化問題,完成問題建模、優(yōu)化算法建模、問題求解計算實驗、實驗結(jié)果分析等。項目報告的內(nèi)容包括:問題描述;優(yōu)化目標(biāo);解決方法(算法設(shè)計與計算);結(jié)果及其分析;結(jié)論等。課程考核形式:通過學(xué)生對其所完成的項目進(jìn)行匯報(PPT形式)、演示計算分析過程、提交項目報告并由授課教師質(zhì)疑。
課程成績由下面三部分組成;考核項目報告文檔60%(其中:文獻(xiàn)查閱及綜述10分,其它部分50分);計算和分析演示30%;項目匯報10%。六、教材與主要參考書目《智能計算》,作者:吳微,周春光,梁艷春編著出版社:高等教育出版社出版《智能優(yōu)化算法原理與應(yīng)用》,作者:李士勇等編著出版社:哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社《
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