本书导论性地介绍了计算智能的5 个典型范例：人工神经网络、进化计算、计算群体智能、人工免疫系统和模糊系统。它们分别是对生物神经系统、生物进化过程、社会组织的群体行为、自然免疫系统和人类思维过程的成功建模。这些范例已经得到了广泛深入的研究，人们在取得了很大的成功之后，已将研究成果广泛地应用到了众多的实际应用领域。极大提高了人们发现问题，求解问题，尤其是求解复杂科学与工程问题的能力。 通过阅读本书，读者可以全面地了解到目前计算智能研究的主要成果和最新进展，对相关专业的研究生、高年级本科生、高校教师、科研人员和工程技术人员都具有很好的参考价值。 全书分成6 个部分共23 章和1 个附录。

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PROSPECTOR的功能与结构 专家系统实例 智能算法运行于“云端”的设想 并行计算到云计算的演变 云计算智能与Monte Carlo方法 模拟谐振子算法 元胞自动机在城市交通流中的应用 兰州BRT快速公交模型建立 快速公交系统(Bus Rapid Transit，BRT)是利用改良型的公交车辆，运营在公共交通专用道路空间上，保持轨道交通运营管理特性且具备普通公交灵活性的一种便利、快速的公共交通方式。

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4.2.5基于神经网络的知识表示与推理 1.基于神经网络的知识表示 基于神经网络系统中知识的表示方法与传统人工智能系统中所用的方法(如产生式、框架、语义网络等)完全不同，传统人工智能系统中所用的方法是知识的显式表示，而神经 网络中的知识表示是一种隐式的表示方法。在这里，知识并不像在产生式系统中那样独立地表示为每一条规则，而是将某一问题的若干知识在同一网络中表示。例如，在有些神经网络系统中,知识是用神经网络所对应的有向权图的邻接矩阵及阈值向量表示的，如对图4.10所示的异或逻辑的神经网络来说，其邻接矩阵为

一本理论书籍，从算法角度讲述神经网络的原理和应用，是一本不错的参考书。

中国移动通信研究院2022年发布的新一代智算中心网络技术白皮书。本白皮书主要研究智算中心发展情况、智算中心网络发展趋势以及满足智算中心发展需 求的智算中心网络关键技术，希望通过在超大规模网络关键技术、超高性能网络关键技术、 超高可靠网络关键技术以及网络智能化关键技术等方面的探索，为未来面向智算中心的新型 网络架构提供参考。

本资源主要包括完成设计道路交通拥挤程度和车站流量控制的两个简易模糊控制器，完成了双输入单输出的模糊控制,报告中包括MATLAB代码（含详细注释）和运行结果。可供MATLAB初学者及交通控制领域相关的爱好者参考。

人工智能计算智能和机器学习