郭业才著的《群体智能与计算智能优化的盲均衡算法(精)》针对盲均衡理论与算法研究中初始权向量优化的难题，以智能群算法和智能计算理论为工具，开展了盲均衡算法性能优化的研究。主要内容有： 基于遗传算法(含自适应遗传算法、模拟退火遗传算法和改进混合遗传算法)优化的正交小波类盲均衡算法； 基于混沌算法或混沌支持向量机算法优化的正交小波加权多模盲均衡算法； 基于免疫克隆算法优化的正交小波盲均衡算法及正交小波支持向量机盲均衡算法； 基于粒子群算法(免疫克隆粒子群算法、量子粒子群算法及动态粒子群算法)优化的正交小波类盲均衡算法； 基于人工鱼群算法(模拟退火与人工鱼群变异混合算法、混沌人工鱼群算法、免疫人工鱼群算法、量子人工鱼群算法)优化的多模盲均衡算法； 基于DNA遗传算法(禁忌搜索自适应双链DNA遗传算法、多种群禁忌搜索DNA遗传算法)优化的多模盲均衡算法； 基于DNA智能群算法(DNA人工鱼群算法、DNA遗传蛙跳算法、DNA遗传蝙蝠算法)优化的多模盲均衡算法。
全书结构分明，各章自成闭环系统、层层递进； 内容既相对独立又相互联系，集系统性与新颖性于一体，是盲均衡算法智能优化研究成果的集中体现。本书适合于信息与通信工程、水声工程、控制科学与工程、智能科学与技术等学科专业的研究生和科研人员阅读。
第1章 盲均衡概述
1.1 均衡系统模型
1.1.1 均衡系统等效基带模型
1.1.2 自适应均衡器与盲自适应均衡器
1.2 Bussgang类盲均衡算法
1.2.1 实基带信道的Bussgang算法
1.2.2 复基带信道的Bussgang算法
1.2.3 三种经典的算法
1.2.4 常数模算法及其性能
1.2.5 分数间隔盲均衡算法
1.2.6 超指数盲均衡算法
1.3 基于正交小波变换的自适应均衡理论
1.3.1 均衡器的正交小波表示
1.3.2 基于正交小波变换的LMS均衡算法
参考文献
第2章 基于遗传算法优化的盲均衡算法
2.1 遗传算法
2.1.1 遗传算法的基本用语
2.1.2 遗传算法的基础理论
2.1.3 遗传算法的基本操作
2.1.4 遗传算法的参数选择
2.1.5 遗传算法的特点
2.2 基于遗传算法优化的常模盲均衡算法
2.3 基于遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
2.3.1 基于正交小波变换的常模盲均衡算法
2.3.2 基于遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
2.4 基于自适应遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
2.4.1 自适应遗传算法
2.4.2 正交小波超指数迭代常模盲均衡算法
2.4.3 基于自适应遗传算法优化的正交小波超指数
迭代常模盲均衡算法
2.5 基于模拟退火遗传算法优化的正交小波常模盲
均衡算法
2.5.1 模拟退火遗传算法
2.5.2 基于模拟退火遗传算法优化的正交小波常模盲
均衡算法
2.5.3 算法仿真
2.6 基于改进混合遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
2.6.1 混合遗传算法及其改进
2.6.2 基于改进混合遗传优化的正交小波常模盲
均衡算法
参考文献
第3章 基于混沌优化的盲均衡算法
3.1 混沌理论
3.1.1 非线性动力学系统中的混沌
3.1.2 混沌运动的随机性特征
3.1.3 混沌序列的基本特点
3.1.4 混沌优化算法
3.2 基于混沌优化的正交小波常模盲均衡算法
3.2.1 算法原理
3.2.2 算法仿真
3.3 基于混沌支持向量机优化的正交小波加权多模盲
均衡算法
3.3.1 加权多模盲均衡算法
3.3.2 支持向量机技术
3.3.3 正交小波加权多模盲均衡算法
3.3.4 基于混沌支持向量机优化的正交小波加权
多模盲均衡算法
3.3.5 算法仿真
参考文献
第4章 基于免疫克隆算法优化的盲均衡算法
4.1 免疫克隆算法
4.1.1 免疫克隆算法的基本思想
4.1.2 免疫算法的基本概念
4.1.3 生物免疫系统的特性
4.1.4 免疫克隆算法的实现步骤
4.1.5 免疫克隆算法的特点分析
4.2 基于免疫克隆算法优化的常模盲均衡算法
4.2.1 算法原理
4.2.2 算法仿真
4.3 基于免疫克隆算法优化的正交小波支持向机盲
均衡算法
4.3.1 基于免疫克隆算法优化的正交小波常模盲
均衡算法
4.3.2 基于免疫克隆选择算法优化的正交小波支持
向量机常模盲均衡算法
4.4 基于自适应免疫克隆选择算法优化的正交小波超指数
迭代常模盲均衡算法
4.4.1 自适应免疫克隆选择算法
4.4.2 自适应免疫克隆选择算法优化正交小波超
指数迭代常模盲均衡算法
4.4.3 算法仿真
4.5 基于免疫克隆选择算法优化的正交小波支持向量机
多模盲均衡算法
4.6 基于多种群免疫克隆选择算法优化的正交小波多模盲
均衡算法
4.6.1 多种群免疫克隆选择算法
4.6.2 基于多种群免疫克隆选择优化的正交小波
多模盲均衡算法
4.6.3 算法仿真
参考文献
第5章 基于粒子群算法优化的盲均衡算法
5.1 粒子群优化算法
5.1.1 粒子群优化算法原理
5.1.2 粒子群优化算法参数设置
5.1.3 改进的粒子群优化算法
5.2 基于粒子群算法优化的正交小波常模盲均衡算法
5.2.1 基于粒子群算法优化的常模盲均衡算法
5.2.2 基于粒子群算法优化的正交小波常模盲
均衡算法
5.3 基于免疫克隆粒子群算法优化的正交小波常模盲
均衡算法
5.3.1 ICPSWTCMA思想
5.3.2 ICPSWTCMA描述
5.3.3 ICPSWTCMA实施步骤
5.3.4 算法仿真
5.4 基于量子粒子群算法优化的正交小波常模盲均衡算法
5.4.1 基于量子粒子群算法优化的正交小波分数
间隔常模盲均衡算法
5.4.2 基于量子粒子群算法优化的正交小波多模盲
均衡算法
5.4.3 基于量子粒子群算法优化的正交小波加权
多模盲均衡算法
5.5 基于动态粒子群算法优化的正交小波加权多模盲
均衡算法
5.5.1 基于动态粒子群算法优化的正交小波多模盲
均衡算法
5.5.2 基于动态粒子群算法优化的正交小波动态加权
多模盲均衡算法
参考文献
第6章 基于人工鱼群算法优化的盲均衡算法
6.1 人工鱼群算法
6.1.1 人工鱼群行为描述
6.1.2 人工鱼群算法步骤
6.2 基于模拟退火与人工鱼群变异混合优化的正交小波盲
均衡算法
6.2.1 算法原理
6.2.2 算法仿真
6.3 基于混沌人工鱼群算法优化的广义多模盲均衡算法
6.3.1 传统多模盲均衡算法
6.3.2 广义多模盲均衡算法
6.3.3 基于混沌人工鱼群算法优化的广义多模盲
均衡算法
6.3.4 算法仿真
6.4 基于免疫人工鱼群算法优化的正交小波频域多模盲
均衡算法
6.4.1 频域盲均衡算法
6.4.2 自适应频域正交小波自适应多模盲均衡算法
6.4.3 基于免疫人工鱼群优化的自适应频域正交小波
多模盲均衡算法
6.4.4 算法仿真
6.5 基于自适应最小熵的盲均衡算法
6.5.1 自适应最小熵盲均衡算法
6.5.2 超指数自适应最小熵盲均衡算法
6.5.3 基于量子人工鱼群算法优化的超指数自适应
最小熵盲均衡算法
6.5.4 基于APSK调制信号的自适应最小熵盲
均衡算法
6.5.5 算法仿真
参考文献
第7章 基于DNA遗传算法优化的盲均衡算法
7.1 DNA遗传算法
7.1.1 DNA遗传算法的主要操作算子
7.1.2 DNA遗传算法操作
7.2 基于DNA遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法
7.2.1 算法原理
7.2.2 算法仿真
7.3 基于禁忌搜索自适应双链DNA遗传算法优化的正交
小波常模盲均衡算法
7.3.1 禁忌搜索算法
7.3.2 基于禁忌搜索自适应双链DNA遗传算法优化的
正交小波常模盲均衡算法
7.3.3 基于禁忌搜索自适应双链DNA遗传算法优化的
正交小波多模盲均衡算法
7.4 基于多种群进化禁忌搜索DNA遗传算法优化的正交
小波分数间隔盲均衡算法
7.4.1 多种群禁忌搜索DNA遗传算法
7.4.2 多种群禁忌搜索DNA遗传算法优化分数间隔
正交小波多模盲均衡算法
7.4.3 算法仿真
参考文献
第8章 基于DNA智能群算法优化的盲均衡算法
8.1 基于DNA人工鱼群算法优化的多模盲均衡算法
8.1.1 基于人工鱼群算法优化DNA序列的多模盲
均衡算法
8.1.2 基于DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的
加权多模盲均衡算法
8.1.3 基于DNA混沌人工鱼群算法优化DNA序列的
频域加权多模盲均衡算法
8.1.4 仿真实验
8.2 基于DNA遗传蛙跳算法优化的盲均衡算法
8.2.1 混合蛙跳算法
8.2.2 DNA遗传蛙跳算法
8.2.3 基于DNA遗传蛙跳算法优化的常模盲
均衡算法
8.3 基于DNA遗传蝙蝠算法优化的分数间隔多模盲
均衡算法
8.3.1 蝙蝠算法
8.3.2 DNA遗传蝙蝠算法
8.3.3 基于DNA遗传蝙蝠算法优化的分数间隔
多模盲均衡算法
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