"本书系统地阐述了计算智能的基础理论与应用，旨在为读者提供全面且深入的知识体系。书中（第1章）首先追溯了计算智能的起源，详细阐述了其基本理论和技术类别，包括智能优化算法和神经网络技术等，并展望了未来的发展趋势，探讨了面临的挑战与机遇，以及理论与方法的发展方向。进而分别深入介绍了多种计算智能算法（第2～5章），如进化计算（涵盖遗传算法、进化规划、进化策略、遗传规划、差分进化算法等）、群体智能（包含粒子群优化算法、蚁群算法、蜂群算法、烟花算法、头脑风暴优化算法等）、其他启发式算法（如分布估计算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等）以及神经网络与深度学习（包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成对抗网络、脉冲神经网络等）。同时，对多目标优化算法（第6章）进行分类讲解，阐述了经典多目标优化算法、高维多目标优化算法和大规模多目标优化算法，介绍了性能评价指标和测试函数。此外，详细阐述了数据驱动优化算法（第7章）的概念、分类及各类算法的流程，包括在线和离线数据驱动优化算法，以及存在延迟和不同精度的优化算法等，同时介绍了其在工程领域的应用。此外，对神经架构搜索（第8章）的基本概念、搜索空间设计、搜索策略和性能评估方法进行了全面阐述。最后，通过工业故障诊断、高端装备制造、临床医疗智能、智能化医学影像等多个实际领域的应用案例（第9章），展示了计算智能在解决实际问题中的重要作用。

全书共9章，内容丰富，逻辑清晰，有助于推动计算智能技术的发展和应用，既适合作为高等院校相关专业的教材，也适合作为科研人员和工程技术人员参考书。

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