pfield网络、GA算法、模糊控制、神经元网络控制、模糊-神经网络控制、遗传算法、递阶智能控制理论

PTCMAC网络（2）1.PPTGA算法（1）.PPTGA算法（1）1.PPT无监和Hopfiel

件，主要内容智能控制概论、模糊控制、神经元网络控制模糊-神经网络控制、遗传算法、递阶智能控制理论等。

面向对象程序设计的电子教案，共8章，第个章节对应一个doc文件，包括教案习题，章节完整： 第一章 面向对象技术概论.doc 第二章 C++基本知识速成.doc 第三章 聚合数据类型与操作函数.doc 第四章 类与对象的构造设计.doc 第五章 继承性和派生类.doc 第六章 多态性与虚函数.doc 第七章 面向对象的系统分析和设计.doc 第八章 文件操作.doc

西安交通大学：智能控制概论-智能控制理论与方法_遗传算法（GA）

提出了一种基于遗传算法(GA)和模糊C均值(FCM)算法的岩体结构面混合聚类方法.利用GA的全局搜索性能,求得初始聚类中心;在此基础上利用FCM算法,根据精度要求再作进一步求解.该方法避免了人为划定分类界限的主观性,消除了FCM聚类算法的局部最优的弱点,解决了采用普通遗传算法聚类时搜索速度和聚类精度的矛盾.结合实测数据,对应用该方法进行结构面组识别的步骤、参数选取、分组有效性、优势方位的判定进行了分析和讨论

《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源（论文资料）10 基于GA-MCMC的粒子滤波图像恢复算法（北京理工大学：田卉、沈庭芝、李挺、郝兵）

上海交通大学：《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》课程教学资源（学生作业）基于GA-MCMC的粒子滤波图像恢复算法——胡卓然、吴迪舟、焦一航

6.1 遗传算法的基本原理 6.1.1 遗传算法的基本遗传学基础 6.1.2 遗传算法的原理和特点 6.1.3 遗传算法的基本操作 6.2 遗传算法的模式理论 6.3 遗传算法应用中的一些基本问题 6.4 高级遗传算法 6.4.1 改进的复制方法 6.4.2 高级GA算法 6.5 微种群和双种群遗传算法 6.6 基于遗传算法的系统在线辨识 6.7 基于遗传算法的模糊控制 6.8 免疫遗传算法 6.8.1 免疫遗传算法的基本概念 6.8.2 免疫算子的机理与构造 6.8.3 TSP问题的免疫遗传算法