智能计算方法又简称智能计算，是常规计算方法的延伸和拓展，是在计算数学、理论计算机科学、生物科学、思维科学、通信技术、网络技术等基础上快速发展的一个新的学科研究领域，它涉及许多研究方向，如遗传算法、退火算法、神经网络算法、贪心算法等，都属于智能计算方法范畴。到底它们属于启发式算法还是智能计算，尚无标准的统一的定义。神经网络的研究有许多地方涉及全局最优化的计算问题。但是在寻优过程中往往导致局部极限或收敛速度慢。为此采用退火算法（确切是模拟退火算法）或遗传算法加以改进。因为这些算法建立的仿真模型可应用于模式识别、图像处理、控制、优化、预测等，能够模仿人脑结构以及对信息的记忆和处理功能，具有一定的人类智能，所以有的书上认为这些算法是智能计算。不过，人工神经网络只是对大脑的粗略而简单的模仿，与人的智能差得很远，而且神经网络算法实质是解决一种非线性问题的算法，因而在实际研究中不把神经网络算法看成智能计算，而认为只是启发式的一种算法。至于贪心算法则是梯度下降优化的一种算法，遗传算法是模仿生物进化过程的一种寻优算法。
当前，智能计算最热门的研究方向之一是计算思维与小波计算。计算思维是建立在计算过程的能力和限制之上的，不管这些过程是由人还是由机器执行的。计算方法和模型给了我们勇气去处理那些原本无法由任何个人独自完成的问题求解和系统设计。计算思维直面机器智能的不解之谜：什么人类能比计算机做得更好？什么计算机能比人类做得更好？最基本的是它涉及这样的问题：什么是可计算的？今天，我们对这些问题的答案仍是一知半解。计算思维是每个人的基本技能，不仅仅属于计算机科学家。在阅读、写作和算术（英文简称3R）之外，我们应当将计算思维加到每个孩子的解析能力之中。正如印刷出版促进了3R的传播，计算和计算机也以类似的正反馈促进了计算思维的传播。计算思维涉及运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类的行为。计算思维涵盖了反映计算机科学之广泛性的一系列思维活动。当求解一个特定的问题时，我们会问：解决这个问题有多困难？怎样才是最佳的解决之道？计算机科学根据坚实的理论基础来准确地回答这些问题。表明问题的困难程度是为了考量机器——就是用来运行其解的计算工具之基本能力。我们必须考虑机器的指令系统、它的资源约束和它的操作环境。为了有效地求解一个问题，我们可能要进一步问：一个近似解是否就足够了，是否可以利用一下随机化，以及是否允许误正或误负。计算思维就是把一个看起困难的问题重新阐述成一个我们知道怎样解的问题，如通过约简、嵌入、转化和仿真的方法。计算思维是一种递归思维。它是并行处理。它把代码译成数据又把数据译成代码。它是由推广量纲分析进行的类型检查。对于别名或赋予人与物多个名字的做法，它既知道其益处又了解其害处。对于间接寻址和程序调用的做法，它既知道其威力又了解其代价。它评价一个程序时，不仅仅根据其准确性和效率，还有美学的考虑，而对于系统的设计，还需考虑简洁和优雅。计算思维采用了抽象和分解来迎战浩大复杂的任务或者设计巨大复杂的系统。它是关注的分离。它是选择合适的方式去陈述一个问题，或者是选择合适的方式对一个问题的相关方面建模使其易于处理。它是利用不变量简明扼要且表述性地刻画系统的行为。它是我们在不必理解每一个细节的情况下就能够安全地使用、调整和影响一个大型复杂系统的信心。它就是为预期的多个用户而进行的模块化，它就是为预期的未来应用而进行的预置和缓存。计算思维是通过冗余、堵错、纠错的方式，在最坏情况下进行预防、保护和恢复的一种思维。它称堵塞为死结，叫合同为界面。它就是学习在谐调同步相互会合时如何避免竞争的情形。计算思维是利用启发式推理来寻求解答的。它就是在不确定情况下的规划、学习和调度。它就是搜索、搜索、再搜索，最后得到的是一系列的网页，一个赢得游戏的策略，或者一个反例。计算思维是利用海量的数据来加快计算，对这一点快速小波算法为其提供了保证。它就是在时间和空间之间，在处理能力和存储容量之间的权衡。
一般情况下，计算思维与小波计算主要涉及如下具体研究方向：
计算思维与计算机方法论
哲学思维、计算思维及科技创新
历史上重大科学发现与技术创新中蕴涵的计算思维
中国古代科学中蕴涵的计算思维——算法化思想
计算思维在各学科领域的应用
计算思维在计算机学科各门核心课程中的应用
计算思维对计算机教育的影响
计算思维与小波计算的辩证统一关系
其他有关计算思维的内容
在国家高技术研究发展计划（863计划）项目（2007AA01Z423）、国家自然科学基金项目、教育部新世纪优秀人才支持计划项目、四川省科技计划资助项目、重庆市科技计划资助项目的资助下，由李建平发起组织了一批教师、博士生针对智能计算方法进行了较长时间的研究与分析。李建平设计全书的撰写大纲和框架并撰写了部分重要内容，项目组集中研究了计算思维与小波计算，取得了部分研究成果，本书是这些科研成果的阶段性总结。为本书作出主要贡献的有：李建平、王鹏、段贵多。国际小波分析应用研究中心的郝玉洁、顾小丰、廖建明、吴晓华、张雷、王德松、汤影、付波、文晓阳、胡德昆、林劼、唐源、许富龙、高建彬、王建军、费春、蒋溢等为本书的撰写作出了许多贡献。对本书上篇的第四章和第五章要特别感谢英国萨里大学计算机系（Department of Computing，University of Surrey）的Anthony TS Ho教授和赵希博士所作的贡献。
本书在撰写过程中引用了大量国内外参考文献，作者感谢为本书撰写提供文献、手稿的国内外专家，感谢他们为本书撰写提供了十分珍贵的第一手材料，作者认为本书是国内外小波分析与信息安全研究领域集体智慧的结晶，是研究工作者共同劳动的研究成果。由于作者水平有限，书中肯定会有不妥之处，欢迎国内外专家批评指正。
本书以智能计算领域的若干前沿技术为主线，内容包括数字水印技术在版权保护和身份认证中的应用，量子算法在信号处理、图像处理中的应用，量子数据挖掘技术，小波方法在医学图像处理中的应用等。本书中提出一些较为前沿的智能计算算法，为探索智能计算今后的发展提供了可供参考的依据。本书的内容主要为我们近期在智能计算领域的研究成果，各个算法围绕智能计算这一主题独立成章，自成体系。本书可作为从事智能计算、计算思维等方面研究学者的有价值的参考书，也可作为学习智能计算的本科高年级学生和研究生的补充资料。
李建平
International Centre for Wavelet Analysis and Its Applications
University of Electronic Science and Technology of China（UESTC）
Logistical Engineering University（LEU）
2009年10月31日