人工生命模型

第1章人工生命概述
1.1人工生命概述.
1.2人工生命研究的內(nèi)容
1.2.1“數(shù)字生命”的研究
1.2.2數(shù)字社會(huì)
1.2.3數(shù)字生態(tài)環(huán)境
1.2.4人工腦
1.2.5進(jìn)化機(jī)器人
1.2.6虛擬生物
1.2.7演化算法
1.3廣義人工生命的概念模型
1.3.1廣義人工生命的基本概念
1.3.2廣義人工生命的學(xué)科構(gòu)架
1.3.3廣義人工生命的研究對(duì)象
1.3.4廣義人工生命的實(shí)現(xiàn)技術(shù)
1.3.5廣義人工生命的研究方法
1.3.6廣義人工生命的應(yīng)用前景
1.4小結(jié)
第2章人工生命模型廣義化
2.1人工生命模型廣義化的必要性
2.1.1人工生命的單一數(shù)學(xué)模型
2.1.2人工生命數(shù)學(xué)模型化的困難
2.2人工生命廣義模型的概念
2.3廣義模型的體系
2.4模型廣義化的方法
2.5小結(jié)
第3章人工生命的建模理論與方法評(píng)述
3.1生物科學(xué)
3.2系統(tǒng)科學(xué)
3.3信息科學(xué)
3.4人工智能
3.5元胞自動(dòng)機(jī)
3.6L—系統(tǒng)：形態(tài)形成的模型系統(tǒng)
3.7遺傳算法
3.8進(jìn)化策略
3.9進(jìn)化規(guī)劃
3.10混沌
3.11分形
3.12耗散結(jié)構(gòu)理論——自組織條件方法論
3.13協(xié)同學(xué)——自組織協(xié)同動(dòng)力學(xué)方法論
3.14突變論——自組織演化途徑方法論
3.15動(dòng)物轉(zhuǎn)基因技術(shù)
3.15.1轉(zhuǎn)基因動(dòng)物的定義
3.15.2轉(zhuǎn)基因動(dòng)物的研究進(jìn)展
3.15.3轉(zhuǎn)基因動(dòng)物的研究方法技術(shù)
3.15.4動(dòng)物轉(zhuǎn)基因技術(shù)的應(yīng)用及存在的問(wèn)題
3.16動(dòng)物克隆技術(shù)
3.16.1克隆動(dòng)物的定義
3.16.2動(dòng)物克隆的程序
3.16.3動(dòng)物克隆技術(shù)與動(dòng)物轉(zhuǎn)基因技術(shù)的關(guān)系
3.17復(fù)雜性研究
3.18多Agent理論
3.19人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.20小結(jié)..
第4章人工腦信息處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4.2前向網(wǎng)絡(luò)
4.3前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)(能力)模型
4.4應(yīng)用BP學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模式分類(lèi)的隱患定理
4.5一種新的多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類(lèi)模型
4.6分式線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其非線性逼近能力的研究
4.6.1分式線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.6.2分式線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力
4.7基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣域上非線性連續(xù)映射分塊并行建模方法的研究
4.7.1廣域上非線性連續(xù)映射分塊并行建模的必要性
4.7.2廣域上非線性連續(xù)映射的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分塊并行模型
4.8基于虛擬信源和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)損數(shù)據(jù)壓縮方法的研究
4.8.10與1字符串的虛擬信源
4.8.2虛擬信源的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4.8.3基于虛擬信源的無(wú)損數(shù)據(jù)壓縮原理
4.8.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.9小結(jié)
第5章人工腦感知聯(lián)想記憶模型
5.1時(shí)變?nèi)蒎e(cuò)域的感知聯(lián)想記憶模型及其實(shí)現(xiàn)算法
5.1.1時(shí)變?nèi)蒎e(cuò)域的四層感知聯(lián)想記憶模型及其實(shí)現(xiàn)算法
5.1.2時(shí)變?nèi)蒎e(cuò)域感知聯(lián)想記憶模型的遺忘與記憶擴(kuò)充
5.1.3仿真實(shí)驗(yàn)與討論
5.2人工腦可控容錯(cuò)域的聯(lián)想記憶模型與仿真實(shí)現(xiàn)
5.2.1可控容錯(cuò)域聯(lián)想記憶的樣本容錯(cuò)域(吸引域)的設(shè)計(jì)
5.2.2可控容錯(cuò)域聯(lián)想記憶模型的分塊并行確定方法
5.3小結(jié)
第6章人工腦擬人處理矛盾的物元?jiǎng)討B(tài)系統(tǒng)模型化方法
6.1廣義物元系統(tǒng)可拓集的概念
6.2廣義物元系統(tǒng)可拓集的運(yùn)算
6.3限制
6.4廣義限制物元系統(tǒng)和廣義限制物元系統(tǒng)的可拓關(guān)系
6.5廣義問(wèn)題的概念
6.6廣義問(wèn)題的模型
6.7廣義問(wèn)題的求解
6.7.1對(duì)立問(wèn)題的轉(zhuǎn)換及轉(zhuǎn)折解法
6.7.2不相容問(wèn)題的轉(zhuǎn)換及轉(zhuǎn)折解法
6.7.3不相容關(guān)系問(wèn)題的轉(zhuǎn)換及轉(zhuǎn)折解法
6.7.4廣義問(wèn)題求解的過(guò)程
6,7.5廣義問(wèn)題求解的算法
6.8物元可拓集中面向?qū)嶋H的關(guān)聯(lián)函數(shù)的建立方法
6.9n維物元系統(tǒng)集上的關(guān)聯(lián)函數(shù)的建立方法
6.10物元系統(tǒng)與或網(wǎng)及擬人推理
6.10.1物元系統(tǒng)與或網(wǎng)的概念及特點(diǎn)
6.10.2基于物元系統(tǒng)與或網(wǎng)的擬人推理
6.11小結(jié)
第7章人工魚(yú)的廣義模型
7.1人工魚(yú)模型概述
7.2擴(kuò)展的人工魚(yú)模型
7.3人工魚(yú)的局部運(yùn)動(dòng)規(guī)律建模和模型的隨機(jī)連續(xù)切換
7.4叼食物行為的運(yùn)動(dòng)規(guī)律模型
7.5求偶行為的運(yùn)動(dòng)規(guī)律模型
7.6人工魚(yú)的社會(huì)行為系統(tǒng)
7.7小結(jié)
第8章結(jié)論和展望...
參考文獻(xiàn)