本书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(忌搜索自适应双链DNA遗传算法、多种群忌搜索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。
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