膜计算：理论与应用

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资料名称：	膜计算：理论与应用
文件类型：	PDF文档
文件大小：	48.32 MB
资料归类：	工业自动化
整理时间：	2019-08-24
软件简介：	膜计算：理论与应用出版时间：2015年版内容简介膜计算是自然计算领域新兴的分支,旨在研究从生物细胞中抽象出的计算模型｡《膜计算：理论与应用》共分6章,分别介绍膜计算概览､基础知识､膜控制器及数据处理膜系统､膜优化方法､基于膜计算的故障诊断方法和膜系统自动设计,重点阐述膜计算的实际应用｡《膜计算：理论与应用》力图阐明膜计算的基本概念和基本原理,旨在向国内读者介绍膜计算这一新兴研究领域；《膜计算：理论与应用》内容取材于国､内外最新资料,并总结了作者近年来的研究成果,反映了膜计算应用的研究现状和最新水平｡目录第1章绪论 1.1膜计算概述 1.2膜计算研究进展 1.3膜计算研究资源 1.4本书写作思路和各章概要参考文献第2章膜计算基础 2.1膜计算起源 2.2膜计算基本概念 2.3细胞型膜系统 2.4组织型膜系统 2.5神经型膜系统 2.5.1 基本神经型膜系统 2.5.2脉冲神经膜系统 2.6本章小结参考文献第3章膜计算模型直接应用 3.1 细胞型膜系统在机器人控制中的应用 3.1.1 数值膜系统 3.1.2酶数值膜系统 3.1.3 移动机器人膜控制器概述 3.1.4 移动机器人膜控制器仿真平台 3.1.5 移动机器人膜控制器设计 3.1.6 移动机器人膜控制器实例 3.2组织型膜系统在数据建模中的应用 3.2.1概率膜系统 3.2.2概率膜系统数据建模原理 3.2.3概率膜系统数据建模软件平台 3.2.4概率膜系统数据建模实例 3.3神经型膜系统在优化中的应用 3.3.1 优化脉冲神经膜系统 3.3.2应用实例 3.3.3 小结 3.4本章小结参考文献第4章进化膜计算及其应用 4.1进化膜计算概述 4.2二进制编码膜算法及应用 4.2.1 遗传算法 4.2.2遗传膜算法 4.3实数编码膜算法及应用 4.3.1 差分进化算法 4.3.2差分进化细胞型膜算法 4.3.3 差分进化组织型膜算法 4.4量子比特编码膜算法及其应用 4.4.1量子进化算法 4.4.2量子进化细胞型膜算法 4.4.3 量子进化种群膜算法 4.5序数编码膜算法及应用 4.5.1蚁群优化算法 4.5.2蚁群优化膜算法 4.6膜算法动态行为分析 4.6.1 多样性分析 4.6.2敛性分析 4.7本章小结参考文献第5章模糊膜计算及其应用 5.1模糊膜系统基础 5.2模糊推理实数脉冲神经膜系统 5.2.1 模糊推理实数脉冲神经膜系统模型 5.2.2模糊推理实数脉冲神经膜系统的模糊推理算法 5.3模糊推理梯形模糊数脉冲神经膜系统 5.3.1 模糊推理梯形模糊数脉冲神经膜系统模型 5.3.2模糊推理梯形模糊数脉冲神经膜系统的模糊推理算法 5.4模糊推理脉冲神经膜系统电网故障诊断 5.4.1 电力系统故障诊断概述 5.4.2 故障诊断方法 5.5电网故障诊断实例 5.6本章小结参考文献第6章膜计算模型自动设计 6.1膜系统设计问题描述 6.2膜系统设计软件平台 6.3规则可变细胞型膜系统设计 6.4规则和初始对象可变细胞型膜系统设计 6.4.1 基于Re和W编码设计方法 6.4.2基于R和W编码的设计方法 6.5细胞型膜系统全设计 6.5.1 终止型膜系统设计 6.5.2单项式膜系统设计 6.5.3 多项式膜系统设计 6.6本章小结参考文献彩色图版
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