前 言
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件。它作为一款科学计算软件逐渐被广大科研人员所接受，其强大的数据计算功能、图像可视化界面及代码的可移值性受到高校广大师生的认可。MATLAB也是一款功能强大的仿真软件，现在MathWorks公司正在不断地开发各种开发板的集成接口及仿真器，真正做到理论与实际相结合，而且MATLAB每年更新两次，及时补充新的内容。因此，作为数据分析和计算方面的工作者和学习者，MATLAB是一个较好的选择。
模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。模式识别已经成为当代高科技研究的重要领域之一，它已发展成为一门独立的新学科。模式识别技术迅速扩展，已经应用在人工智能、机器人、系统控制、遥感数据分析、生物医学工程、军事目标识别等领域，几乎遍及各个学科领域，在国民经济、国防建议、社会发展的各个方面得到了广泛应用，产生了深远的影响。
智能计算只是一种经验化的计算机思考性程序，是人工智能化体系的一个分支，也是辅助人类去处理各式问题的具有独立思考能力的系统。计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等。计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的特征和简单、通用、鲁棒性强、适用于并行处理的优点，在并行搜索、联想记忆、模式识别、知识自动获取等方面得到了广泛的应用。
随着科学技术的发展，模式识别与智能计算逐渐深入人们的生活，在各个领域得到了广泛的应用，而MATLAB自身具有强大的计算功能，在各个领域应用广泛。因而本书以模式识别和智能计算为主线，以模式识别和智能计算与实际应用相结合的实例为基础，并结合编著者多年的教学实践经验，介绍各种模式识别和智能计算在MATLAB中的实现方法。
全书围绕着利用MATLAB解决模式识别和智能计算等内容展开，分为12章。
第1章 走进MATLAB R2017a，包括MATLAB的优势、MATLAB R2017a的新功能特性、MATLAB的基本元素、MATLAB的可视化等内容。
第2章 模式识别与智能计算，包括模式识别、分类分析、聚类分析、距离判别分析、贝叶斯判别、智能计算等。
第3章 神经网络的算法分析，包括神经网络的基本概念、感知器神经网络、BP神经网络、自组织竞争神经网络、反馈型神经网络等。
第4章 RBF网络的算法分析，包括径向基神经网络、概率神经网络、广义回归神经网络等。
第5章 模糊系统的算法分析，包括模糊系统的理论基础、模糊逻辑工具箱、模糊模式识别的方法、模糊神经网络等。
第6章 判别函数的算法分析，包括核函数方法、基于核的主成分分析方法、基于核的Fisher判别方法、基于核的投影寻踪法等。
第7章 最优化的智能计算，包括最优问题的数学描述、线性规划智能计算、非线性规划智能计算、二次规划智能计算等。
第8章 遗传算法分析，包括遗传算法的基本概述、遗传算法的分析、控制参数的选择、遗传算法的寻优计算、遗传算法求极大值等。
第9章 粒子群算法分析，包括PSO的寻优计算、微子群优化、PSO改进策略等。
第10章 蚁群优化算法分析，包括人工蚂蚁与真实蚂蚁的异同、蚁群优化算法理论的研究现状、蚁群优化算法的基本原理、蚁群优化算法的改进、聚类问题的蚁群优化算法等。
第11章 模拟退火的算法分析，包括模拟退火的基本概念、模拟退火算法的基本原理、模拟退火的控制参数、模拟退火改进K均值聚类法等内容。
第12章 禁忌搜索的算法分析，包括局部邻域搜索、禁忌搜索的基本原理、禁忌搜索的关键技术、禁忌搜索的MATLAB实现等。
本书实用性强，应用范围广，可作为广大在校本科生和研究生的学习用书，也可作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书。
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本书主要由辛焕平编著，参与编著的还有张德丰、刘志为、栾颖、王宇华、吴茂、赵书兰、李晓东、何正风、丁伟雄、李娅、方清城、杨文茵、顾艳春、邓奋发。
由于时间仓促，加之编著者水平有限，所以错误和疏漏之处在所难免，在此，诚恳地期望得到各领域的专家和广大读者的批评指正。
编著者
