人工智能的主要內容和方法(DOC 28頁)

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人工智能, 主要內容

人工智能的主要內容和方法(DOC 28頁)內容簡介

一、RBF網絡的工作原理
一、遺傳算法（GA）的基本思想
一、AI的主要內容
三、Holland遺傳算法流程圖
三、RBF網絡MATLAB仿真實例
二、Holland遺傳算法（SGA）
二、RBF網絡的聚類學習算法
二、AI的研究方法
五、結果分析
五、輸出結果
六、結果分析
(1)將二進製串轉化為相應的十進製，即
(1)根據問題的要求選取設計變量（即明確需要優化的參數或方案），
變量的取值範圍構成問題的解空間。這是一個具體問題的數學抽象的過程。
(1)算法初始化：選擇h個不同的初始聚類中心，並令k=1。
初始聚類中心的方法很多，比如，從樣本輸入中隨機選取，
或者選擇前h個樣本輸入，但這h個初始數據中心必須取不同值。
(2)找到相應的實數x，即
(2)確定變量的約束條件。
..............................

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