科学技術と共に歩む

第1章　ニューラルネットワーク
　1.1　神経細胞
　1.2　ニューロンモデル
　　1.2.1　しきい値素子モデル
　　1.2.2　準線形素子モデル
　1.3　学習側
　　1.3.1　Hebbの仮説
　　1.3.2　教師あり学習
　1.4　パーセプトロン
　　1.4.1　2層パーセプトロン
　　1.4.2　3層パーセプトロン
　　1.4.3　誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）
　1.5　シミュレーション
　　1.5.1　2層パーセプトロン
　　1.5.2　3層パーセプトロン
　　1.5.3　多値入力の場合
　1.6　数字認識
　　1.6.1　システムの構成
　　1.6.2　実行例
　　1.6.3　プログラムの説明
　プログラムリスト
第2章　遺伝的アルゴリズム
　2.1　遺伝的アルゴリズムの手法
　　2.1.1　染色体のコード化
　　2.1.2　遺伝的アルゴリズムの流れ
　　2.1.3　選択
　　2.1.4　交叉
　　2.1.5　突然変異
　　2.1.6　エリート保存戦略
　　2.1.7　遺伝子操作のまとめ
　2.2　関数最大値問題
　　2.2.1　個体の定義
　　2.2.2　適応度の計算法
　　2.2.3　遺伝子操作
　　2.2.4　プログラムおよび実行例
　2.3　2次元図形のパターンマッチング
　　2.3.1　問題の設定
　　2.3.2　データの作成と適応度の定義
　　2.3.3　一様乱数による遺伝子操作
　　2.3.4　個体の定義
　　2.3.5　プログラムおよび実行例
　プログラムリスト
第3章　ファジィ理論
　3.1　ファジィ集合
　　3.1.1　クリスプ集合
　　3.1.2　ファジィ集合
　　3.1.3　ファジィ集合の表現
　　3.1.4　メンバーシップ関数の記述
　3.2　ファジィ集合の演算
　3.3　ファジィ推論
　　3.3.1　ファジィ推論の基礎
　　3.3.2　ファジィ推論の手法
　　3.3.3　非ファジィ化
　　3.3.4　前件部が複雑存在する場合
　　3.3.5　簡略ファジィ推論
　3.4　ファジィ制御の例
　　3.4.1　走行コースの制御
　　3.4.2　速度の制御
　3.5　シミュレーションプログラム
　　3.5.1　シミュレーションの概要
　　3.5.2　実行例
　　3.5.3　プログラムの説明
　プログラムリスト
第4章　コンピュータグラフィックスの基礎
　4.1　座標変換
　　4.1.1　座標系
　　4.1.2　アフィン変換
　　4.1.3　3次元図形のアフィン変換
　　4.1.4　スクリーン座標系への変換
　　4.1.5　透視変換
　　4.1.6　物理座標系への変換
　4.2　モデリング
　　4.2.1　ワイヤフレームモデル
　　4.2.2　サーフェスモデル
　　4.2.3　ソリッドモデル
　　4.2.4　多面体のデータ構造
　　4.2.5　回転体のデータ構造
　　4.2.6　自由曲面
　4.3　図形間の位置関係
　　4.3.1　点と線分の位置関係
　　4.3.2　点と多角形の位置関係
　　4.3.3　点と3次元平面の位置関係
　　4.3.4　面の表裏判定
　4.4　レンダリング
　　4.4.1　光の種類
　　4.4.2　シェーディング
　　4.4.3　シャドーイング
　4.5　表示アルゴリズム
　　4.5.1　Zバッファ法
　　4.5.2　レイトレーシング法
第5章　OpenGLを用いた3次元CG
　5.1　OpenGLライブラリ
　5.2　OpenGLの主な機能
　5.3　2次元図形の描画
　5.4　ワイヤフレームモデル
　　5.4.1　3次元モデルの作成
　　5.4.2　透視投影と視体積
　　5.4.3　視点の設定
　　5.4.4　座標変換
　5.5　ソリッドモデル
　　5.5.1　光源の設定
　　5.5.2　マテリアル特性の設定
　　5.5.3　法線ベクトルの設定
　5.6　アニメーション
　5.7　テクスチャマッピング
　　5.7.1　テクスチャ画像の作成
　　5.7.2　テクスチャの設定
　　5.7.3　テクスチャ座標と頂点の対応付け
　プログラムリスト
　付録　DLLファイルの作成と使い方
　参考文献
　索引