人工智能的主要内容和方法(DOC 28页)
所属分类：人工智能
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资料简介：
一、RBF网络的工作原理
一、遗传算法（GA）的基本思想
一、AI的主要内容
三、Holland遗传算法流程图
三、RBF网络MATLAB仿真实例
二、Holland遗传算法（SGA）
二、RBF网络的聚类学习算法
二、AI的研究方法
五、结果分析
五、输出结果
六、结果分析
(1)将二进制串<b9b8…b0>转化为相应的十进制，即
(1)根据问题的要求选取设计变量（即明确需要优化的参数或方案），
变量的取值范围构成问题的解空间。这是一个具体问题的数学抽象的过程。
(1)算法初始化：选择h个不同的初始聚类中心，并令k=1。
初始聚类中心的方法很多，比如，从样本输入中随机选取，
或者选择前h个样本输入，但这h个初始数据中心必须取不同值。
(2)找到相应的实数x，即
(2)确定变量的约束条件。
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