第1部分 计算智能的核心要素

第1章 人工智能与计算智能

1.1 人工智能：先驱者

1.2 计算智能：继任者

1.3 AI与CI间的关键不同点

1.4 小结

总结

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第2章 通过计算智能迷宫的路线

2.1 CI方法的优缺点

2.2 计算智能的关键科学原理

2.3 计算智能的主要应用领域

2.4 小结

总结

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第3章 进入模糊世界

3.1 模糊系统概要

3.2 模糊系统的优势

3.3 模糊系统的问题

3.4 如何应用模糊系统

3.5 模糊系统的典型应用

3.6 模糊系统的推销

3.7 模糊系统的可用资源

3.8 小结

总结

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第4章 机器学习：学习机器中的精灵

4.1 神经网络概要

4.2 支持向量机概要

4.3 机器学习的优势

4.4 机器学习的问题

4.5 如何应用机器学习系统

4.6 机器学习的典型应用

4.7 机器学习的推销

4.8 机器学习的可用资源

4.9 小结

总结

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第5章 进化计算：基因的优势

5.1 进化计算的核心要素

5.2 进化计算的优势

5.3 进化计算的问题

5.4 如何应用进化计算

5.5 进化计算的典型应用

5.6 进化计算的推销

5.7 进化计算的可用资源

5.8 小结

总结

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第6章 群体智能：群体的优势

6.1 群体智能的核心要素

6.2 群体智能的优势

6.3 群体智能的问题

6.4 如何应用群体智能

6.5 群体智能的典型应用

6.6 群体智能的推销

6.7 群体智能的可用资源

6.8 小结

总结

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第7章 智能代理：计算机智能代理

7.1 智能代理的核心要素

7.2 智能代理的优势

7.3 智能代理的问题

7.4 如何应用智能代理

7.5 智能代理的典型应用

7.6 智能代理的推销

7.7 智能代理主要资源

7.8 小结

总结

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第2部分 计算智能创造价值

第8章 为什么我们需要智能解决方案

8.1 赢得竞争

8.2 加速创新

8.3 高效生产

8.4 高效分布

8.5 打动客户

8.6 增强创造力

8.7 吸引投资者

8.8 增强国防

8.9 健康保护

8.10 娱乐

8.11 小结

总结

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第9章 计算智能的竞争优势

9.1 研究方法的竞争优势

9.2 计算智能的主要竞争对手

9.3 计算智能如何战胜竞争者

9.4 小结

总结

推荐阅读

第10章 应用计算智能存在的问题

10.1 技术风险

10.2 建模疲劳

10.3 学术性强

10.4 高成本的原因

10.5 基础设施缺失

10.6 市场开拓不足

10.7 不合理的期望

10.8 应用方法缺失

10.9 小结

总结

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第3部分 计算智能的应用策略

第11章 集成和征服

11.1 实际应用的复杂状况

11.2 成功应用所需要的条件

11.3 实际应用中集成至关重要

11.4 集成的机遇

11.5 鲁棒经验模型的集成方法学

11.6 实施集成

11.7 小结

总结

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第12章 如何应用计算智能

12.1 计算智能应用的场合

12.2 应用计算智能的障碍

12.3 在商业中应用计算智能的方法

12.4 计算智能项目管理

12.5 六西格玛中的计算智能技术及其设计

12.6 小结

总结

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第13章 计算智能的营销

13.1 研究型营销准则

13.2 技术-传递、可视化、幽默

13.3 学术界和工业界的相互作用

13.4 对技术受众的市场营销

13.5 对非技术受众的市场营销

13.6 小结

总结

推荐阅读

第14章 计算智能的工业应用

14.1 计算智能在生产中的应用

14.2 在新产品开发中的应用

14.3 计算智能的失败应用

14.4 致谢

14.5 小结

总结

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第4部分 计算智能的未来

第15章 计算智能应用的发展方向

15.1 供需驱动应用研究

15.2 下一代计算智能的应用

15.3 预估工业需求

15.4 计算智能应用的可持续性

15.5 小结

总结

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术语表