《智能計算》課程教學大綱

PAGE5《智能計算》課程簡介課程編號：08014037課程名稱：智能計算/Intelligencecomputation學分:3學時：48（實驗：上機：16課外實踐：）適用專業(yè)：信息與計算科學建議修讀學期：6開課單位：數(shù)理科學與工程學院先修課程：數(shù)學分析，高等代數(shù)，解析幾何，概率論，數(shù)學軟件考核方式與成績評定標準：考核項目報告文檔60%（其中：文獻查閱及綜述10分，其它部分50分）；計算和分析演示30%；項目匯報10%。教材與主要參考書目：《智能計算》，作者:吳微，周春光，梁艷春編著出版社:高等教育出版社出版《智能優(yōu)化算法原理與應用》，作者:李士勇等編著出版社:哈爾濱工業(yè)大學出版社內(nèi)容概述：課程內(nèi)容包括：現(xiàn)代優(yōu)化技術的基本思想、智能優(yōu)化計算方法及其特點、各類人工神經(jīng)網(wǎng)絡原理及其應用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡計算、遺傳算法及其應用、以及其他群體計算的介紹。著重介紹各種智能優(yōu)化計算方法的基本原理及模型，通過實例對算法的應用方法進行說明?！吨悄苡嬎恪方虒W大綱課程編號：08014037課程名稱：智能計算/Intelligencecomputation學分:3學時：48（實驗：上機：16課外實踐：）適用專業(yè)：信息與計算科學建議修讀學期：6開課單位：數(shù)理科學與工程學院先修課程：數(shù)學分析，高等代數(shù)，解析幾何，概率論，數(shù)學軟件一、課程性質(zhì)、目的與任務本課程作為信息與計算科學專業(yè)的一門專業(yè)課程，講述以智能計算為基礎的現(xiàn)代優(yōu)化算法的基本原理和應用實例，讓學生掌握新的優(yōu)化理論和方法，學會一種先進的求解復雜優(yōu)化問題的技術和工具。其目的是為了培養(yǎng)學生數(shù)學應用方面的知識，使之能夠用現(xiàn)代優(yōu)化工具去求解古典優(yōu)化技術無法求解的問題，成為掌握現(xiàn)代數(shù)學手段的高級研究技術人才。二、教學內(nèi)容及學時分配本課程總學時數(shù)為48學時，其中理論教學為24學時，實驗教學為24學時；課程教學共有章，具體內(nèi)容及學時安排等如下表所示：課程內(nèi)容教學要求重點（☆）難點（△）學時安排實驗學時上機學時備注第一章：緒論

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1什么是計算智能B2計算智能與智能計算B

3人工神經(jīng)網(wǎng)絡A☆

4模糊系統(tǒng)A☆△5進化計算A☆

6神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊系統(tǒng)和進化計算的融合A第二章：前傳網(wǎng)絡41線性感知器A☆△2BP網(wǎng)絡A☆△3BP網(wǎng)絡的應用B△上機計算2第三章Hopfield聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡51簡單線性聯(lián)想網(wǎng)絡（LAM）B2Hopfield聯(lián)想記憶模型A☆3利用外積和的雙極性Hopfield網(wǎng)絡A☆4Hopfield網(wǎng)絡的存儲容量B5Hopfield網(wǎng)絡的收斂性B6二次優(yōu)化問題的Hopfield網(wǎng)絡解法A7雙向聯(lián)想記憶（BAM）網(wǎng)絡B△上機計算4第四章：徑向基函數(shù)網(wǎng)絡31徑向基函數(shù)A☆△2徑向基函數(shù)參數(shù)的選取B☆3Gauss核函數(shù)A☆△2第五章：自組織競爭網(wǎng)絡41SOFM網(wǎng)絡A2SOFM網(wǎng)絡的應用A

△3ART神經(jīng)網(wǎng)絡A☆△上機計算A2第六章模糊集合與模糊邏輯21模糊集合與隸屬度函數(shù)B2模糊邏輯與模糊推理A☆第七章模糊神經(jīng)網(wǎng)絡41神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊系統(tǒng)的結合A☆2模糊神經(jīng)元A3模糊前饋網(wǎng)絡B4模糊聯(lián)想記憶網(wǎng)絡B5模糊加權推理網(wǎng)絡A☆上機計算A2第八章遺傳算法基礎31遺傳算法概述B2遺傳算法的實現(xiàn)技術A☆3模式定理與積木塊假設B△4遺傳算法收斂性分析B△第八章：遺傳算法的改進與應用41遺傳算法的改進A2用于求解函數(shù)優(yōu)化的遺傳算法A☆△3遺傳算法求解旅行商問題A△上機計算4第九章其它進化算法與群智能優(yōu)化算法21遺傳規(guī)劃C2進化策略C3進化規(guī)劃C4遺傳算法與進化策略和進化規(guī)劃的比較C5蟻群優(yōu)化算法C6粒子群優(yōu)化算法C（教學基本要求：A-掌握；B-熟悉；C-了解）三、建議實驗（上機）項目及學時分配實驗內(nèi)容學時實驗一、實現(xiàn)感知器和BP網(wǎng)的分類功能2實驗二、編程實現(xiàn)Hopfield網(wǎng)絡求解二次優(yōu)化問題4實驗三、使用RBP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)函數(shù)逼近2實驗四、使用自主競爭網(wǎng)絡實現(xiàn)聚類2實驗五、使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡再次實現(xiàn)函數(shù)逼近2實驗六、使用遺傳算法實現(xiàn)函數(shù)優(yōu)化和tsp問題4四、教學方法與教學手段教學方法：課堂講授與算法程序演示，提出要實驗的問題，引導學生上機計算求解。教學手段：使用多媒體教學和演示。五、考核方式與成績評定標準課終考核；按要求完成關于智能優(yōu)化計算應用項目及報告。其中，項目內(nèi)容包括：自選一優(yōu)化問題，完成問題建模、優(yōu)化算法建模、問題求解計算實驗、實驗結果分析等。項目報告的內(nèi)容包括：問題描述；優(yōu)化目標；解決方法（算法設計與計算）；結果及其分析；結論等。課程考核形式：通過學生對其所完成的項目進行匯報（PPT形式）、演示計算分析過程、提交項目報告并由授課教師質(zhì)疑。

課程成績由下面三部分組成；考核項目報告文檔60%（其中：文獻查閱及綜述10分，其它部分50分）；計算和分析演示30%；項目匯報10%。六、教材與主要參考書目《智能計算》，作者:吳微，周春光，梁艷春編著出版社:高等教育出版社出版《智能優(yōu)化算法原理與應用》，作者:李士勇等編著出版社:哈爾濱工業(yè)大學出版社《