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仿生人工智能 - [瑞士]达里奥·弗罗来若(Dario Floreano),[瑞士]克劳迪奥·米提西(Claudio Mattiussi)
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第2章 细胞系统

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2024-04-30 08:45:56
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  • 封面
  • 版权信息
  • 前言
  • 致谢
  • 第1章 进化系统
    • 1.1 进化理论的支柱
    • 1.2 基因型
    • 1.3 人工进化
    • 1.4 遗传表示
    • 1.5 初始化种群
    • 1.6 适应度函数
    • 1.7 选择与复制
    • 1.8 遗传算子
    • 1.9 进化度量
    • 1.10 进化算法类型
    • 1.11 模式理论
    • 1.12 与人类设计可比的进化
    • 1.13 进化电子学
    • 1.14 进化电子学经验教训
    • 1.15 抽象的作用
    • 1.16 模拟与数字电路
    • 1.17 外部进化与内部进化
    • 1.18 数字设计
    • 1.19 进化数字设计
    • 1.20 模拟设计
    • 1.21 进化模拟设计
    • 1.22 多目标与约束
    • 1.23 设计验证
    • 1.24 结束语
    • 1.25 阅读建议
  • 第2章 细胞系统
    • 2.1 基本构成
    • 2.2 细胞自动机
    • 2.3 细胞系统建模
    • 2.4 一些经典的CA
    • 2.5 其他细胞系统
    • 2.6 计算
    • 2.7 人工生命
    • 2.8 复杂系统
    • 2.9 细胞系统的分解与合成
    • 2.10 结束语
    • 2.11 阅读建议
  • 第3章 神经系统
    • 3.1 生物神经系统
    • 3.2 人工神经网络
    • 3.3 神经元模型
    • 3.4 结构
    • 3.5 信号编码
    • 3.6 突触可塑性
    • 3.7 非监督学习
    • 3.8 监督学习
    • 3.9 强化学习
    • 3.10 神经网络的进化
    • 3.11 神经硬件
    • 3.12 混合神经系统
    • 3.13 结束语
    • 3.14 阅读建议
  • 第4章 发育系统
    • 4.1 发育表征的潜在优势
    • 4.2 重写系统
    • 4.3 发育系统的合成
    • 4.4 进化与发育
    • 4.5 定义人工进化发育系统
    • 4.6 进化重写系统
    • 4.7 进化发育程序
    • 4.8 进化发育过程
    • 4.9 结束语
    • 4.10 阅读建议
  • 第5章 免疫系统
    • 5.1 生物免疫系统机理
    • 5.2 生物免疫系统的构成
    • 5.3 人工免疫系统的经验
    • 5.4 算法与应用
    • 5.5 形状空间
    • 5.6 负向选择算法
    • 5.7 克隆选择算法
    • 5.8 实例
    • 5.9 结束语
    • 5.10 阅读建议
  • 第6章 行为系统
    • 6.1 认知科学中的行为
    • 6.2 人工智能中的行为
    • 6.3 基于行为的机器人
    • 6.4 仿生机器人
    • 6.5 作为生物模型的机器人
    • 6.6 机器人学习
    • 6.7 行为系统的进化
    • 6.8 行为系统中的进化和学习
    • 6.9 行为系统中的进化与神经发育
    • 6.10 机体与控制的协同进化
    • 6.11 自我复制
    • 6.12 仿真与实现
    • 6.13 结束语
    • 6.14 阅读建议
  • 第7章 集群系统
    • 7.1 生物自组织
    • 7.2 粒子群优化算法
    • 7.3 蚁群优化算法
    • 7.4 群体机器人
    • 7.5 协同进化动力学：生物模型
    • 7.6 竞争系统的人工进化
    • 7.7 协同人工进化
    • 7.8 结束语
    • 7.9 阅读建议
    • 结论
  • 参考文献
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