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课程基本信息

课程编码:09B40420

课程类别:未设置

先修课程:数学分析,高等代数,数学软件

适用专业:信息与计算科学

开课院部:理学院

课程负责人:
课程教学团队:
没有专业教师记录!
课程资源:
没有资源记录!

课程展示


课程简介

本课程作为信息与计算科学专业的一门专业方向课程,讲述以智能计算的基本原理和应用实例。其目的是为了培养学生数学应用方面的知识,使之能够用现代神经网络和群体算法工具去全面分析、解决问题,成为掌握现代数学手段的高级研究技术人才。课程内容包括:智能计算方法及其特点、遗传算法及其应用、蚁群,粒子群算法及其应用、以及人工神经网络原理及其应用。着重介绍各种智能计算方法的基本原理及模型,通过实例对算法的应用方法进行说明。

课程教学要求

序号

专业毕业要求

课程教学要求

关联程度

1

工程知识

注重介绍工程背景

L

2

问题分析

分析智能计算的应用

H

3

设计/开发解决方案

 

 

4

研究

能进行智能计算的基础研究

H

5

使用现代工具

 

 

6

工程与社会

 

 

7

环境和可持续发展

 

 

8

职业规范

 

 

9

个人和团队

 

 

10

沟通

 

 

11

项目管理

 

 

12

终身学习

 

 

注:“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。

课程教学内容

章节

名称

主要内容

重难点关键词

学时

类型

 

遗传算法基础

 

1、算法简介,基本遗传算法的描述。

2、遗传算法的具体实现技术,包括编码方案,适应度函数,交叉、变异、选择算子设计和相关参数选取;算法的高级实现技术。

3、遗传算法的数学基础和应用。

 

适应度函数,交叉、变异、选择算子。

 

4

理论讲授

 

遗传算法解决TSP问题

1、TSP问题的描述和数据;

2、遗传算法解决TSP问题。

TSP问题,适应度,最小二乘法。

4

理论讲授

前传网络

1、误差反传训练算法。

2、BP算法的若干改进。

3、隐含层数和层内单元(节点)数的确定。

隐含层数和层内单元(节点)数。 

 

4

理论讲授

Hopfield网络

1、Hopfield神经网络。

2、双向异联想记忆网络。

 

Hopfield神经网络能量函数

 

4

理论讲授

径向基函数网络

1、径向基函数网络的matlab实现

2、径向基函数网络的应用。

 

径向基函数网络的matlab实现。

 

4

理论讲授

自组织竞争网络

1、竞争学习

2、基于自适应谐振理论(ART)构成的自组织神经网络

3、自组织特征映射神经网络

自适应谐振理论(ART)构成的自组织神经网络。

4

理论讲授

蚁群优化算法

1、蚁群优化算法的原理

2、蚁群优化算法的应用(计算TSP问题)。

 

信息素浓度,扩散系数。

 

4

理论讲授

粒子群优化算法

1、粒子群优化算法的原理。

2、粒子群优化算法的应用(计算函数极值)。

 

全局最优解,历代最优解。

 

4

理论讲授

 

考核要求及成绩评定

序号

成绩类别

考核方式

考核要求

权重(%)

备注

1

期末成绩

期末考试

闭卷

70

百分制,60分为及格

2

平时成绩

考勤

10次

30

每次旷课扣1分

3

 

 

 

注:此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。

学生学习建议

  • 学习方法建议

1.重视问题的工程背景。

2.重视对一些理论问题的计算机仿真模拟实验。

  • 学生课外阅读参考资料

1、邢文训,谢金星编著,现代优化计算方法,清华大学出版社,2005。

2、有关 MATLAB 神经网络工具箱等方面的书籍。

课程改革与建设

围绕TSP和VRP,函数最小值求解等问题练习程序设计

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