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前言
第1章 支持向量机
1.1 支持向量机的理论基础
1.2 支持向量机原理
1.3 核函数
1.4 实例1-1：基于改进支持向量机的正交小波盲均衡算法
1.5 实例1-2：基于U-支持向量机的正交小波盲均衡算法
第2章 混沌计算
2.1 混沌理论基础
2.2 混沌序列的基本特点
2.3 混沌优化算法
2.4 实例2-1：基于混沌优化的正交小波常数模盲均衡算法
2.5 实例2-2：基于混沌支持向量机优化的小波加权多模盲均衡算法
2.6 实例2-3：基于混沌通信系统的正交小波变换盲均衡算法
第3章 蚁群优化算法
3.1 基本蚁群算法
3.2 改进蚂蚁系统
3.3 蚁群算法收敛性分析
3.4 实例3-1：基于蚁群优化算法的常数模盲均衡算法
3.5 实例3-2：基于蚁群优化算法的正交小波包变换常数模盲均衡算法
3.6 实例3-3：基于混合蚁群算法的半导体生产线炉管区调度方法
第4章 DNA计算与遗传算法
4.1 DNA计算
4.2 DNA编码问题
4.3 遗传算法
4.4 DNA遗传算法
4.5 实例4-1：基于DNA遗传算法优化的常数模盲均衡算法
4.6 实例4-2：基于DNA遗传算法的表面贴装生产线负荷优化分配方法
第5章 人工免疫系统
5.1 人工免疫系统
5.2 Opt-aiNet算法
5.3 小生境人工免疫网络系统
5.4 形态空间人工免疫调节网络
5.5 实例5-1：基于Opt-aiNet的正交小波盲均衡算法
5.6 实例5-2：基于形态空间人工免疫调节网络的正交小波常数模算法
第6章 萤火虫算法
6.1 标准萤火虫算法
6.2 基于利维飞行和变异算子的萤火虫算法
6.3 云萤火虫算法
6.4 基于精英反向学习的K均值萤火虫算法
6.5 基于DNA遗传的萤火虫优化算法
6.6 实例6-1：基于云萤火虫算法改进二维Tsallis熵的医学图像分割算法
6.7 实例6-2：基于新型DNA遗传萤火虫优化的二维图像小波盲恢复算法
第7章 蝙蝠算法
7.1 基本蝙蝠算法
7.2 量子蝙蝠算法
7.3 混合蝙蝠算法
7.4 DNA遗传蝙蝠算法
7.5 实例7-1：基于DNA遗传蝙蝠算法的分数间隔多模盲均衡算法
7.6 实例7-2：基于双蝙蝠群智能优化的多模盲均衡算法
第8章 混合蛙跳算法
8.1 混合蛙跳算法的理论基础
8.2 混合蛙跳算法的原理
8.3 混合蛙跳算法的搜索策略
8.4 遗传混合蛙跳算法
8.5 基于DNA编码的多种群循环遗传混合蛙跳算法
8.6 实例8-1：新型DNA遗传蛙跳算法优化的MIMO多模盲均衡算法
8.7 基于混合蛙跳算法的光伏阵列参数辨识方法
第9章 鱼群算法
9.1 人工鱼群算法
9.2 鲸鱼群优化算法
9.3 鲶鱼粒子群优化算法
9.4 实例9-1：遗传混沌人工鱼群优化DNA序列的频域加权多模均衡算法
9.5 实例9-2：基于鲸鱼群优化算法的柔性作业车间调度方法
9.6 实例9-3：基于鲶鱼群优化的双曲正切误差函数盲均衡算法
参考文献
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