人工智能/计算智能/软计算/智能算法——好书推介表

1. Neuro-Fuzzy and Soft Computing，A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence

点评：本书为Lofti A. Zadeh（Foundation of Fuzzy Set）的得力学生Jyh-Shing Roger Jang（張智星）们所写，并且Zadel亲自做前言推介～～～虽然出版年份-1997较早，但是也是在Fuzzy Set-1965出来之后32年了，其中最为赞的就是作者自创的Adaptive Neuro Fuzzy Interface System(ANFIS)，开创了Neuro-Fuzzy（神经-模糊）的先河，连维基百科都直接说是其创始人～～～

内容：Artificial Neural Networks , Fuzzy Inference System以及如何结合创造1+1>2，还有随即启发式搜索算法（Genetic Algorithm，GA等），这样子就会1+1+1>3，哦，对了，顺带介绍了数据聚类（Data Clustering）～～～

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附送模糊理论的最成功的领域——模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control，FLC）的开山之作列表一张，看看鼻祖就是那些人～～～

ps: 之前复习Fuzzy只看了Part I的Chapter 4，就觉得非常不错～～～再接再励，向Neuro-Fuzzy进军～～～再Neuro-Fuzzy-PSO～～～

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2. Differential Evolution : A Practical Approach to Global Optimization

点评：差分进化（DE）算法在演化算法（EAs-Evolutionary Algorithms）中的地位，个人觉得仅次于GA(可能还有PSO)。本书的作者Kenneth V. Price ·Rainer M. Storn Jouni A. Lampinen，Price和Storn是DE算法的发明人，你就晓得书的质量了。

内容：本书所有的章节有500+的页数，但是主要是前三章的内容是主要基础的，后面的一些应用，可以需要的时候看，简要介绍下：

Chapter 1. The Motivation for Differential Evolution ——主要回顾了一些传统的优化算法和现代算法，还介绍了大致的发展史，最后引出最基本版本的DE

Chapter 2.  The Differential Evolution Algorithm ——这章是DE算法的主题了，基本上分析了每个参数对DE效果的影响，个人觉得一个关键字是"Vecor-based"。

Chapter 3. Benchmarking Differential Evolution ——与其他的现代优化算法的比较，有价值的是给出了蛮多的Benchmark Functions，作者貌似是ICEO的委员会成员吧。

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PS：DE算法真心简单高效~~~

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3. Metaheuristics- from design to implementation

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4. Artificial Intelligence : A Guide to Intelligent Systems (Second Edition)

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5. Computational Intelligence Concepts to Implementations

待续~~~

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