智能计算

计算群体智能基础 深入探讨社会网络结构如何促进个体间信息交互，以及个体聚集行为如何形成强大的有机整体。 简述形式化优化理论，为理解群体智能奠定基础。 概述与群体智能相关的进化计算方法，包括遗传算法、进化规划、进化策略、文化算法和协同进化，展现群体智能的演化过程。 以鸟群舞蹈运动为基础，构建粒子群优化（PSO）模型，并提供处理各类PSO模型的通用方法。 展示蚂蚁行为如何启发蚁群优化（ACO）算法，并探讨其在解决现实问题中的应用，涵盖路径优化、结构优化、数据挖掘和数据聚类。 讨论不同类型的优化问题，包括多目标优化、动态环境、离散和连续搜索空间、约束优化和小生境方法，展现群体智能的应用广度。 提供各种Java类和实现，用于测试PSO算法和ACO算法，方便读者实践和应用。

计算智能是人工智能的一个分支，涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域。其研究和发展反映了现代科学技术多学科交叉与集成的重要趋势。计算智能系统具有计算适应性、容错性和接近人类速度与误差率的特点。神经计算则涵盖了人工神经网络的设计、训练和应用，具有并行处理、非线性映射和通过训练进行学习等特性。计算智能与人工智能的关系紧密但又有所区别，前者依赖于数值数据而不是知识精品。其应用广泛，包括模糊逻辑、进化计算、人工生命、机器人控制、自动控制、图像识别和自然语言处理等领域。

1、遗传算法在智能计算中的应用范围包括组合优化、函数优化、自动控制、生产调度、图像处理、机器学习、人工生命和数据挖掘等领域。

本资源包含多个经典计算智能算法的Python实现，涵盖蚁群算法、遗传算法、禁忌搜索、粒子群算法和神经网络预测。这些算法在解决复杂优化问题和预测分析中应用广泛。详细说明了每种算法的实现步骤和在不同领域的应用场景。适合计算机科学与信息技术专业学生和从业人员使用。

实时流计算赋能智能搜索平台架构解析 本次分享将深入探讨基于实时索引的流计算架构如何驱动智能搜索平台。我们将剖析其整体架构，并涵盖以下关键方面： 数据采集与预处理: 探讨如何从多样化的数据源获取实时数据，并进行高效的清洗、转换和预处理，为后续的索引和查询做准备。 实时索引构建: 解析如何利用流计算框架构建实时索引，确保新数据能被迅速检索，并支持高效的搜索和分析。 分布式搜索引擎: 介绍分布式搜索引擎的架构和工作原理，阐述其如何实现高并发、低延迟的搜索服务。 智能查询理解: 探讨如何运用自然语言处理和机器学习技术，理解用户的搜索意图，并提供更精准的搜索结果。 可视化分析: 展示如何将搜索结果和相关数据以直观的方式呈现，帮助用户更好地理解数据并进行决策。 通过本次分享，您将全面了解实时流计算如何赋能智能搜索平台，并掌握构建高性能、可扩展的搜索架构的关键技术。

介绍了模式识别与智能计算Matlab技术实现所需的软件安装步骤，详细说明了随书光盘中的相关软件内容。

该资源包含可安装和执行的matlab文件，主要涵盖手写体数字识别和聚类分析两大模块。

利用MATLAB技术探索模式识别与智能计算的奥秘（第二版） 本书深入浅出地讲解了模式识别与智能计算的核心原理和算法，并通过MATLAB工具进行实战演练。读者将学习到： 模式识别基础: 包括特征提取、特征选择、分类器设计等关键概念。 经典模式识别方法: 如贝叶斯决策、K近邻算法、支持向量机等。 智能计算方法: 如人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。 MATLAB实战: 通过丰富的案例和代码，掌握算法实现和应用。 第二版在内容和结构上进行了全面升级，新增了深度学习、强化学习等前沿技术，并提供了更详尽的代码解析和实践指导，帮助读者更好地理解和应用模式识别与智能计算技术。

MatlabProgressBar：此MATLAB类在命令窗口中提供了一个智能进度条，如tqdm，并且针对简单迭代或大型框架中的进度信息进行了优化，并完全支持MATLAB并行计算工具箱提供的并行parfor循环。

利用人工智能技术，对内容或数据进行自动排序，提升信息的查找和呈现效率。