現代智能信息處理實踐方法（簡體書）

智能信息處理是信息技術中的關鍵技術，計算智能是智能信息處理的核心技術，是目前多學科研究和應用的熱點，是儀器科學與技術學科領域研究的重要內容之一，涉及測試技術、電子技術、計算機技術、控制技術等多個領域，具有廣泛的應用前景。
本書圍繞現代智能信息處理理論的主要研究內容，在簡要介紹計算智能的基本概念和基本理論的基礎上，側重計算智能理論的實踐方法，從信號測試系統的角度出發，到智能信息處理實現的硬件平臺的建立，涵蓋了網絡虛擬儀器技術，系統全面地講述了目前計算智能領域研究的神經計算、進化計算和模糊計算中的典型方法的實踐步驟。本書側重智能信息處理的實踐，期望讀者通過閱讀可以在較短的時間內基本掌握現代智能信息處理的基本方法和實踐過程。本書是《測試智能信息處理》（王雪，清華大學出版社，2008）一書的配套教材，也可以自成體系，作為智能信息處理的簡明實踐教程。
本書可作為測控技術、電子科學技術、計算機科學技術、電氣工程、控制技術、信息通訊技術、機械電子工程等專業的研究生、高年級本科生的教材和參考書，也可作為相關工程技術人員和科技工作者的參考書。

1 緒論
1.1 測試系統的信號獲取
1.2 數據信息融合
1.2.1 信息融合的定義及應用
1.2.2 信息融合的一般模型
1.2.3 信息融合的層次
1.2.4 信息融合典型算法
1.3 智能信息處理概述
1.4 網絡化虛擬測量概述
1.4.1 虛擬儀器技術的產生與發展
1.4.2 網絡技術與虛擬儀器技術的結合
1.4.3 網絡化虛擬測量技術的應用
2 嵌入式遠程測量信息處理實踐平臺技術
2.1 嵌入式遠程測量信息處理實踐的意義
2.2 嵌入式遠程測量系統的基本實現技術
2.2.1 虛擬儀器的結構和功能
2.2.2 虛擬儀器的特點
2.2.3 虛擬儀器與傳統儀器的比較
2.2.4 虛擬儀器設計的一般步驟
2.2.5 基於虛擬儀器的無線嵌入式測量實驗系統
2.2.6 LabVIEW與MATLAB混合編程
2.2.7 基於LabVIEW的網絡化虛擬測量
2.2.8 網絡化虛擬測量通信模型
2.2.9 基於LabVIEw的DataSocket及UDP通信
2.3 實踐平臺硬件與軟件系統
2.3.1 系統的硬件和軟件組成
2.3.2 系統的硬件設置
2.3.3 無線網絡配置
2.4 實踐平臺應用流程
2.5 實踐平臺操作注意事項
2.6 思考與總結
3 神經計算實踐方法實現
3.1 神經計算方法概論
3.2 神經網絡分類及其優化
3.2.1 實踐內容
3.2.2 實踐步驟
3.2.3 思考與總結
3.3 采用神經計算解決誤差曲面問題
3.3.1 實踐內容
3.3.2 實踐步驟
3.4 線性神經元的訓練問題
3.4.1 實踐內容
3.4.2 實踐步驟
3.5 神經計算方法實踐的意義
3.6 實踐平臺硬件與軟件系統
3.6.1 硬件設備
3.6.2 系統軟件
3.7 實踐平臺應用流程
3.8 實踐平臺操作注意事項
3.9 思考與總結
4 神經計算典型MATLAB程序設計實現
4.1 面向MATLAB的BP神經網絡設計
4.1.1 BP神經網絡的初始化
4.1.2 BP神經網絡的創建
4.1.3 BP神經網絡的仿真
4.1.4 BP神經網絡的訓練
4.2 徑向基函數網絡設計
4.2.1 問題描述
4.2.2 網絡建立
4.2.3 仿真網絡
4.2.4 結論
5 進化計算實踐方法實現
5.1 進化計算方法概論
5.2 進化計算方法基本原理
5.2.1 遺傳算法
5.2.2 粒群智能
5.3 基於進化計算的多項式逼近信號去噪
5.4 進化計算性能分析實踐平臺的搭建與軟、硬件系統
5.4.1 進化計算性能分析實踐的意義
5.4.2 進化計算性能分析實踐平臺硬件與軟件系統
5.4.3 實踐平臺應用流程
5.4.4 實踐平臺應用注意事項
6 進化計算的MATLAB程序設計實現
6.1 面向MATLAB的遺傳算法設計
6.1.1 遺傳算法的MATLAB工具箱介紹
6.1.2 遺傳算法編程實例
6.1.3 遺傳算法優化結果分析
6.2 微粒群優化算法程序設計及MATLAB實現
6.2.1 微粒群優化算法的基本原理
6.2.2 微粒群優化算法程序實現
6.2.3 微粒群優化算法結果分析
7 模糊計算實踐方法實現
7.1 模糊邏輯概述
7.1.1 模糊邏輯的起源
7.1.2 模糊邏輯的特點和應用分析
7.2 模糊推理系統基本原理
7.2.1 模糊推理系統概述
7.2.2 模糊推理系統分類
7.3 模糊推理系統控制實踐的意義
7.4 模糊推理系統控制實踐平臺的硬件與軟件系統
7.4.1 硬件設備
7.4.2 系統軟件
7.5 模糊推理系統控制實踐平臺的基本原理
7.6 模糊推理系統控制實踐平臺應用流程
7.7 模糊推理系統控制實踐平臺操作注意事項
7.8 思考與總結
8 模糊控制系統設計及MATLAB實現
8.1 模糊系統結構
8.2 模糊控制器的設計
8.2.1 模糊化
8.2.2 建立模糊推理規則
8.2.3 確定權與規則信度
8.2.4 選擇適當的關係生成方法和推理合成算法
8.2.5 反模糊化
8.3 模糊控制系統的MATLAB實現
8.3.1 模糊邏輯工具箱的圖形界面工具
8.3.2 FIS編輯器
8.3.3 隸屬函數編輯器
8.3.4 模糊規則編輯器
8.3.5 模糊規則觀察器
8.3.6 輸出曲面觀察器
8.3.7 自定義模糊推理系統
參考文獻