計算智能與科學配方（簡體書）

智能科學的意義在于它大大擴展了科學技術的作用范圍。本書以全新視角分析如何用計算智能方法去解決原來主要憑專業人員經驗解決的高度復雜的生產實踐問題，審視計算智能的基本原理、概念和應用途徑；重點研究模糊集表達人對配方產品的感覺品質評估，神經網絡模擬感覺評估，模糊c-均值方法和Kohonen網絡聚類，支持向量機對配方原料的分類和相關性分析，進化計算配方尋優，神經網絡、模糊信息優化處理和模型樹等知識發現方法等。以卷煙和啤酒等產品配方及藥物配方為例，分析智能配方系統的設計思想和開發方略。
本書為關注計算智能理論與實踐的人們而寫，也可用作信息科學與技術學科和食品、飲料、醫藥等專業教學參考書，為相關企業技術人員與管理者提供新的思路和方法。

馮天瑾，1938年生，湖北紅安人，中國海洋大學教授。1990-1992年赴荷蘭、比利時研究神經網絡理論與應用。曾任中國海洋大學信息科學與工程學院副院長電子工程系主任，信息工程中心主任國家863青島市CIMS示範工程專家組組長、中荷政府級合作項目中方首席科學家兼IEEE高級會員、中國神經網絡委員會委員等職。曾主持多項國家自然科學基金項目、國家863高技術項目、國家重點實驗項目。發表論文110余篇，出版著作《智能機器與人》、《神經網絡技術》、《智能學簡史》等。

前言
第一章 緒論
　第一節 什麼是計算智能
一、什麼是智能
二、智能科學
三、計算智能與人工智能
四、計算智能與西藥快速設計
五、經驗科學與經驗的科學
　第二節 什麼是機器學習
一、學習：智能之核心
二、什麼是機器學習
三、機器如何學習
　第三節 如何開發智能配方系統
一、智能配方系統的目標
二、系統開發的途徑
三、系統開發對企業的要求
第二章 產品配方與感覺品質評估
　第一節 產品質量的感覺評估
一、品酒師
二、感覺系統與感覺評估
三、文化背景的影響
四、物性感知科學
　第二節 物性的感覺測試技術
一、心理物理學研究
二、評估小組與實驗室
三、評估方式
四、感覺測試面臨的問題
　第三節 配方問題的復雜性
一、原料成分的復雜性
二、生態環境影響的復雜性
三、中西藥配方的復雜性
四、什麼是復雜性？
　第四節 傳統計算方法面臨的問題
一、傳統數學方法的不足
二、計算智能技術應用動態
第三章 神經網絡與感覺評估
　第一節 人工感覺系統
一、傳感器：模擬生物感覺器官
二、模擬感覺系統
　第二節 人工神經網絡
一、什麼是神經網絡
二、與其他方法的比較
　第三節 多層感知器：通用函數逼近器
一、多層感知器
二、反向傳播（BP）學習算法
　第四節 BP算法的改進
一、學習參數自適應調節
二、激勵函數參數自適應調節
三、學習曲線與交叉驗證
四、正則化與懲罰項
五、LMBP算法
　第五節 網絡結構優化
一、網絡剪裁
二、神經元模型的推廣
　第六節 模糊集與模擬感覺評估
一、+模糊集
二、模糊數與神經網絡
三、模擬評估師·圖靈測試
　第七節 徑向基函數網絡
一、徑向基函數方法
二、RBF網絡
第四章 知識發現與復雜相關性分析
　第一節 統計學相關分析能做什麼
第五章 模式識別與原料分類
第六章 支持向量機方法
第七章 進化計算配方尋優方法
第八章 計算智能的若干哲理
第九章 人機交互智能配方系統
參考文獻
致謝