菌群优化算法是一种新型的细菌觅食优化算法，是群体智能优化算法的一个重要分支，它对复杂的细菌觅食优化算法的执行过程进行了简化，自提出以来得到了广泛的关注和研究。特征选择是一种重要的数据挖掘技术，本书重点探讨新型菌群优化算法在特征选择领域的理论与实践。
本书适合运筹与管理、人工智能、计算数学、计算机科学、系统科学等相关学科的高年级本科生、研究生参阅，也可供从事计算智能研究与应用的科研人员和工程技术人员参考。

第1章 绪论
1.1 最优化问题
1.2 群体智能优化算法
1.3 基于智能计算的特征选择算法
1.4 本章小结
参考文献
第2章 细菌觅食优化算法
2.1 传统的细菌觅食优化算法
2.2 新型菌群优化算法
2.3 本章小结
参考文献
第3章 特征选择原理
3.1 定义
3.2 特征选择方法分类
3.3 本章小结
参考文献
第4章 基于智能优化的特征选择算法
4.1 常见的智能优化特征选择算法
4.2 基于智能优化特征选择的编码
4.3 特征选择的评估
4.4 本章小结
参考文献
第5章 新型菌群特征选择算法
5.1 基于特征权重策略的菌群特征选择算法
5.2 基于参数改进策略的菌群特征选择算法
5.3 基于多维度种群的特征选择算法
5.4 基于多目标的菌群优化特征选择算法
5.5 本章小结
参考文献
第6章 新型菌群特征选择算法在客户关系管理中的应用
6.1 客户关系管理中的数据挖掘问题
6.2 基于权重策略的菌群特征选择算法在客户分类中的应用
6.3 多目标的菌群优化特征选择算法在客户细分中的应用
6.4 本章小结
参考文献
第7章 新型菌群特征选择算法在图像识别领域的应用
7.1 图像特征选择分类问题研究现状
7.2 图像的特征类别
7.3 基于新型菌群特征选择算法的图像分类
7.4 本章小结
参考文献
第8章 新型菌群特征选择算法在故障检测领域的应用
8.1 复杂航天器结构的故障检测问题
8.2 菌群特征选择算法在航天器结构的故障检测中的应用
8.3 本章小结
参考文献
第9章 新型菌群特征选择算法在基因表达数据分析中的应用
9.1 基因特征选择问题
9.2 基因特征选择的研究现状
9.3 新型菌群特征选择算法的基因特征选择应用
9.4 本章小结
参考文献
附录
附录一 细菌觅食优化（BFO）算法的代码实现
附录二 新型细菌觅食优化（SiBFO）算法的代码实现
附录三 基于特征权重策略的菌群特征选择算法