ソフトコンピューティングの基礎と応用

本書では，ニューラルネットをはじめとするファジー工学で代表されるソフトコンピューティングの基礎と応用を学ぶ。具体的な応用事例として生体信号処理とパターン認識，株価予測，コンピュータゲーミングについても詳解している。さらに遺伝的アルゴリズムや進化戦略などの進化計算についても概説し，適用範囲の広さを学べる内容となっている。さらにはファジー集合・推論・制御の基礎とその応用について概説している。また各章末には演習問題が用意されており，本書1冊でソフトコンピューティングの概要が初学者でもわかるように工夫されている。 第1章　ニューラルネットの基礎 　　1.1　はじめに 　　1.2　神経系とニューロンのモデル 　　1.3　ニューラルネットのモデル 　　1.4　ニューラルネットの学習方式 　　1.5　逆誤差伝播法(BP法)誕生前夜 　　1.6　逆誤差伝播法 第2章　様々なニューラルネットモデルと学習アルゴリズム(その1) 　　2.1　はじめに 　　2.2　ホップフィールドモデル 　　2.3　ボルツマンマシン 　　2.4　コホーネンの学習アルゴリズム 第3章　様々なニューラルネットモデルと学習アルゴリズム(その2) 　　3.1　はじめに 　　3.2　回帰問題 　　3.3　補間問題とRBFネットワーク 　　3.4　関連ベクトルマシン 　　3.5　識別問題 第4章　ニューラルネットの様々な応用 　　4.1　はじめに 　　4.2　ニューラルネットを用いた生体信号処理とパターン認識への応用ー脳波による音楽のジャンル分類 　　4.3　ニューラルネットの株価予測への応用 　　4.4　ニューラルネットのコンピュータゲーミングへの応用 第5章　遺伝的アルゴリズム並びに進化計算の基礎と応用 　　5.1　はじめに 　　5.2　遺伝的アルゴリズム並びに進化計算の基礎 　　5.3　電子透かしへの遺伝的アルゴリズムの応用 　　5.4　遺伝的アルゴリズムによる凍結防止剤散布計画 　　5.5　進化計算によるニューラルネットの進化 第6章　ファジィ集合，ファジィ推論，ファジィ制御 　　6.1　はじめに 　　6.2　ファジィ集合，ファジィ推論，ファジィ制御の基礎 　　6.3　ヒューマンインタフェースへのファジィ推論の応用 　　6.4　ファジィ推論に基づく物体認識手法