本书专门介绍遗传算法中的仿生学计算算法的资料，是一本适合于人工智能初学者的好书。
上传时间： 2013-12-22
上传用户：libinxny
·用于最优化的计算智能.pdf遗传算法原理及应用.pdf遗传算法与工程设计.pdf遗传算法及其应用.pdf遗传算法的数学基础.pdf遗传算法——理论、应用与软件实现.pdf演化程序——遗传算法和数据编码的结合.pdf进化算法.pdf计算智能中的仿生学：理论与算法.pdf非数值并行算法：遗传算法.pdf
标签： 算法
上传时间： 2013-04-24
上传用户：zukfu
针对目前架空输电线路巡线机器人连续巡线能力低、对大型障碍物越障适应能力弱的问题，提出基于仿生学原理的巡线机器人越障模型。设计两吊臂式巡线机器人，建立机器人的动力学模型，通过调整机器人两个手臂的相对角度和轮爪与障碍物的相对位置，求解模型的周期跨越动作，通过连续的两次摆动，完成了巡线机器人在输电线路上的越障过程。结果表明，当θ1为2.41（rad）时，巡线机器人以静止状态开始摆动，完成了周期的越障的运动过程。文中为巡线机器人的越障问题提供了新的思路和设计方法。
上传时间： 2013-10-11
上传用户：zhuyibin
蚁群算法上传一个文件这么复杂啊？生命在长期进化过程中，积累了很多新奇的功能，人类很早就从中得到启发而改进自己的工具，如史书中记戴“见蓬转而做车辑”，传说鲁班被茅苇划破，而发明锯子……也许早先的发明,只是偶然的模仿和发现,后来人们已有意识地进行这方面的研究,这就是“仿生学”。仿生学顾名思义就是模仿生物的某些功能的学问。有名的例子很多，如模仿海豚皮而构造的“海豚皮游泳衣”、科学家研究鲸鱼的皮肤时，发现其上有沟漕的结构，于是有个科学家就依照鲸鱼皮构造，造成一个薄膜蒙在飞机的表面，据实验可节约能源3%，若全国的飞机都蒙上这样的表面，每年可节约几十亿。又如有科学家研究蜘蛛，发现蜘蛛的腿上没有肌肉，有脚的动物会走，主要是靠肌肉的收缩，现在蜘蛛没有肌肉为什么会走路？经研究蜘蛛不是靠肌肉的收缩进行走路的，而是靠其中的“液压”的结构进行走路，据此人们发明了液压步行机……总之,从自然界得到启迪, 模仿其结构进行发明创造.这就是仿生学. 这是我们向自然界学习的一个方面.另一方面,我们还可以从自然的规律中得到启迪,利用其原理进行设计(包括设计算法),这就是智能计算的思想.
上传时间： 2014-01-21
上传用户：kernaling
蚁群算法仿真模拟程序，用c的图形界面，直观的展示了蚁群算法的仿生学过程。为读者了解改算法有直接的指导意义
上传时间： 2015-05-09
上传用户：gyq
机器人是整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物，能实现环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能。机器人代表了科学技术的最高水平，在工业、农业、医学建筑业甚至军事等领域中均有重要用途]。宋健院士在国际自动控制联合会第14届大会报告中指出：“机器人学的进步和应用是20世纪自动控制最有说服力的成就，是当代最高意义上的自动化”2吗。现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般来说，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会（Robot Institute of America，RlA）于1979年给机器人的定义：一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统]。作为机器人研究领域的一个重要分支，双足机器人（Humanoid Robot）由于其广阔的应用空间一直是研究热点之一。所谓双足机器人，又称仿人机器人，是具有人形的机器人，是关节转动灵活，控制系统复杂，能完成高难度的动作的机器人。它是机械、自动控制技术、计算机技术、人工智能、微电子学、模式识别、通讯技术、传感器技术、仿生学等多学科和技术综合的结果，代表着一个国家高科技发展水平。研制与人类特征类似，具有人类智能、灵活性，并能与人类交流，不断适应环境的双足机器人一直是人类的努力的目标]。与传统机器人相比，双足机器人具有显著的优势，比一般机器人有更大的机动性、灵活性，同时也具有更广泛的应用领域。双足机器人的出现是控制科学、传感器技术、人工智能、材料科学等学科的技术进步，以及机器人使用范围的扩大和人类日常生活需要的产物。双足机器人在工农业生产、科学探测、军事侦察、生活服务与娱乐等很多方面都有广泛的应用前景。首先双足机器人在拓展人类的认知范围上发挥着重要作用，在外层空间、深海等人类尚不能到达的环境都有双足机器人的身影；其次双足机器人已经广泛应用在恶劣、危险条件下或其它不适合人类活动的环境中。双足机器人的迅速发展和广泛应用，对人类社会的生活和生产产生了深远的影响。也正是因为双足机器人的广泛的应用背景和商业价值，所以近年来，双足机器人成为机器人研究领域内的一个热点]。
上传时间： 2022-06-18
上传用户：
上面是一段实时目标识别的演示， 计算机在视频流上标注出物体的类别， 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体， 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容， 在这方面，人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就， 毕竟人工智能用了几十年的时间， 就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的， 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后， 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的） 。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（ Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记， 以深度优先的思路， 记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间： 2022-06-22
上传用户：
计算智能是以模型(计算模型、数学模型）为基础、以分布并行计算为特征的模拟人的智能求解问题的理论与方法。本书系统讲述计算智能的某本内容、基本理论与基本方法。全书分三部分。第一章从模拟智能生成过程的观点讲述模拟进化计算理论；第二章从模拟智能结构的观点讲述模拟神经网络理论；第二章从模拟智能行为的观点讲述模糊逻辑与模糊推理。
上传时间： 2022-07-11
上传用户：
