本書針對盲均衡理論與算法研究中初始權向量優化的難題，以智能群算法和智能計算理論為工具，開展了盲均衡算法性能優化的研究。主要內容有： 基於遺傳算法(含自適應遺傳算法、模擬退火遺傳算法和改進混合遺傳算法)優化的正交小波類盲均衡算法； 基於混沌算法或混沌支持向量機算法優化的正交小波加權多模盲均衡算法； 基於免疫克隆算法優化的正交小波盲均衡算法及正交小波支持向量機盲均衡算法； 基於粒子群算法(免疫克隆粒子群算法、量子粒子群算法及動態粒子群算法)優化的正交小波類盲均衡算法； 基於人工魚群算法(模擬退火與人工魚群變異混合算法、混沌人工魚群算法、免疫人工魚群算法、量子人工魚群算法)優化的多模盲均衡算法； 基於DNA遺傳算法(禁忌搜索自適應雙鏈DNA遺傳算法、多種群禁忌搜索DNA遺傳算法)優化的多模盲均衡算法； 基於DNA智能群算法(DNA人工魚群算法、DNA遺傳蛙跳算法、DNA遺傳蝙蝠算法)優化的多模盲均衡算法。
全書結構分明，各章自成閉環系統、層層遞進； 內容既相對獨立又相互聯繫，集系統性與新穎性於一體，是盲均衡算法智能優化研究成果的集中體現。本書適合於信息與通信工程、水聲工程、控制科學與工程、智能科學與技術等學科專業的研究生和科研人員閱讀。
全書結構分明，各章自成閉環系統、層層遞進； 內容既相對獨立又相互聯繫，集系統性與新穎性於一體，是盲均衡算法智能優化研究成果的集中體現。本書適合於信息與通信工程、水聲工程、控制科學與工程、智能科學與技術等學科專業的研究生和科研人員閱讀。