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复杂系统控制与决策中的智能计算
  • 倪建军，任黎著 著
  • 出版社： 北京：国防工业出版社
  • ISBN：9787118090550
  • 出版时间：2013
  • 标注页数：168页
  • 文件大小：32MB
  • 文件页数：178页
  • 主题词：水环境－控制系统；水环境－决策支持系统－计算方法

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图书目录

第1章 绪论1

1.1复杂系统概述1

1.1.1复杂系统相关概念1

1.1.2复杂系统控制与决策2

1.2关于智能计算3

1.2.1智能计算简介3

1.2.2智能计算主要方法3

1.3复杂系统控制与决策中的智能计算12

1.3.1复杂系统控制与决策中存在的问题12

1.3.2智能计算在复杂系统控制与决策中的应用14

1.4本书的研究内容和结构安排15

1.4.1本书的主要研究内容15

1.4.2本书的结构安排17

1.5本章小结17

参考文献18

第2章 神经网络在湖泊水文水质调节功能模拟中的应用22

2.1引言22

2.2研究内容22

2.3基于BP神经网络的水文调节功能模拟23

2.3.1 BP神经网络23

2.3.2三峡运行对湖口水位的影响分析30

2.4基于自适应神经网络的水质调节功能模拟37

2.4.1 A-BP神经网络二维水质模型37

2.4.2模拟计算38

2.5本章小结40

参考文献41

第3章 模糊计算在水质评价及时间序列挖掘中的应用42

3.1引言42

3.2模糊计算基础42

3.2.1模糊集合理论42

3.2.2模糊关系与模糊推理44

3.3基于模糊综合评价的水质分析46

3.3.1评价指标46

3.3.2改进模糊综合评价模型48

3.3.3水质变化趋势分析50

3.4基于模糊推理的时间序列挖掘53

3.4.1小波分解原理54

3.4.2基于ANFIS的时间序列预测方法55

3.4.3仿真实验56

3.5本章小结59

参考文献59

第4章 群体智能及其在水价预测中的应用62

4.1群体智能与多Agent系统62

4.1.1多Agent理论与方法63

4.1.2基于多Agent的智能决策支持系统64

4.1.3Agent的学习问题66

4.2水价预测问题介绍67

4.3基于降维的多Agent强化学习算法67

4.3.1算法描述67

4.3.2与普通算法的比较69

4.4基于多Agent的水价预测智能系统71

4.4.1水价预测智能系统的建立71

4.4.2仿真实验73

4.5本章小结76

参考文献77

第5章 强化学习及其在智能决策中的应用79

5.1强化学习与多Agent智能决策概述79

5.1.1单Agent强化学习79

5.1.2多Agent强化学习83

5.1.3强化学习在多Agent智能决策中的应用84

5.2城市水资源配置问题描述85

5.3改进的多Agent-Q学习算法86

5.3.1基于遗传算法的最大映射Q值86

5.3.2自适应多因素回报值89

5.4实验研究91

5.4.1实验一（正常情况下）94

5.4.2实验二（动态环境下)96

5.4.3讨论分析97

5.5本章小结100

参考文献100

第6章 基于小波神经网络的湖泊生态系统健康评价103

6.1引言103

6.2评价体系与评价标准的确定104

6.2.1评价指标构建原则104

6.2.2指标体系的结构框架105

6.2.3评价指标的度量106

6.2.4评价标准的确定108

6.3基于小波神经网络的评价模型112

6.3.1模型结构112

6.3.2初始值的选择114

6.3.3计算流程115

6.4湖泊生态系统健康评价116

6.4.1训练样本和检验样本116

6.4.2算法步骤119

6.4.3评价结果120

6.5本章小结123

参考文献124

第7章 基于核主元分析与支持向量机的水环境系统突发事件监测126

7.1核主元分析与支持向量机方法简介126

7.1.1核主元分析方法127

7.1.2支持向量机方法129

7.2水环境系统突发事件监测问题描述131

7.3基于信任机制的水环境系统突发事件监测方法133

7.3.1信任机制概念133

7.3.2基于信任机制的突发事件诊断134

7.4仿真实验与结果分析137

7.4.1传感器突发失效故障诊断139

7.4.2突发水污染事件诊断142

7.4.3复杂情况下的突发事件诊断144

7.4.4与传统的KPCA方法和BP神经网络比较146

7.5本章小结149

参考文献150

第8章 智能计算新进展及其应用前景展望152

8.1引言152

8.2生物启发的智能计算方法152

8.2.1人工免疫算法152

8.2.2 DNA算法155

8.2.3膜计算方法155

8.2.4生物启发神经网络模型157

8.3文化算法159

8.3.1文化算法基本原理160

8.3.2文化算法研究进展161

8.4智能计算在复杂系统中的应用前景162

8.5本章小结164

参考文献164

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