过程系统人工智能技术

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isbn号码:9787800436314
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  • 人工智能
  • 过程系统
  • 工业控制
  • 机器学习
  • 深度学习
  • 数据分析
  • 优化算法
  • 智能制造
  • 自动化
  • 模型预测
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具体描述

好的,这是一本关于复杂系统建模与优化的专业书籍的详细简介: --- 复杂系统建模与优化:理论、方法与工程应用 内容概述 本书深入探讨了复杂系统在现代工程、科学研究及社会经济活动中面临的挑战,并系统地介绍了用于理解、描述、分析和改进这些系统的核心理论框架与实用技术。全书聚焦于如何将现实世界中错综复杂的相互作用转化为可计算、可预测和可控的模型,进而利用先进的优化算法实现系统性能的最大化或风险的最小化。 本书内容结构严谨,由基础理论奠基,逐步深入到前沿方法论与具体的工业级应用案例。它不仅是理论研究人员的参考手册,更是系统工程师、决策支持专家和高级研究生的必备工具书。 第一部分:复杂系统的本质与建模基础 第一章:复杂系统的定义、特征与范式转变 本章首先界定了什么是复杂系统,区分了简单、复杂和混沌系统。重点阐述了复杂系统的关键特征,如涌现性(Emergence)、自组织性(Self-organization)、非线性和反馈回路。随后,讨论了从传统的还原论(Reductionism)范式向整体论(Holism)和网络化思维的转变,为后续的模型构建打下哲学和方法论基础。 第二章:数学建模的基石:从微分方程到随机过程 本章详细回顾了用于描述动态行为的数学工具。内容包括连续时间系统中的常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)模型,特别关注如何利用这些工具描述物理、化学和生物过程中的连续变化。同时,引入了随机过程理论(如马尔可夫链、泊松过程),用于处理系统中的不确定性和随机扰动,这是描述真实世界系统不可或缺的部分。 第三章:网络理论与拓扑结构分析 在现代科学中,许多复杂系统都可以被抽象为网络结构。本章深入讲解了图论在复杂系统中的应用。内容涵盖了基本网络拓扑(如无标度网络、小世界网络)的构建、核心指标的计算(如中心性、聚类系数),以及网络动力学(如信息传播、疾病扩散)的基础模型。特别关注网络鲁棒性与脆弱性的评估方法。 第四章:基于主体的建模(Agent-Based Modeling, ABM)方法 当系统的行为主要由个体规则及其相互作用产生时,ABM成为首选工具。本章详细介绍了ABM的构建流程,包括主体设计、环境设置、规则定义和多尺度交互机制。通过实例(如交通流、市场行为),演示ABM如何揭示宏观涌现现象,并探讨ABM结果的验证与校准挑战。 第二部分:高级建模技术与仿真 第五章:混合系统建模与离散事件仿真 许多工程系统包含连续演化(如物理运动)和离散事件(如开关、故障发生)。本章聚焦于混合系统建模(Hybrid Systems)。随后,重点介绍了离散事件系统(DES)的建模技术,特别是如何利用Petri网(Petri Nets)精确描述并发性、同步和资源约束,并结合仿真工具包进行性能分析。 第六章:数据驱动建模与系统辨识 当系统的内在机制难以完全解析时,数据驱动方法变得至关重要。本章涵盖了系统辨识的基本原理,包括模型的结构选择和参数估计。内容涉及线性回归模型、非线性回归,以及利用高维数据进行降维和特征提取的方法,为后续的预测和控制打下数据基础。 第七章:不确定性量化与模型校准 真实世界的模型不可避免地带有不确定性(参数不确定性、模型结构不确定性)。本章系统介绍了不确定性量化(UQ)的技术,包括敏感性分析、概率密度函数估计和方差分解。重点阐述了模型校准(Calibration)和验证(Validation)的严格流程,确保模型预测的可靠性。 第三部分:复杂系统的优化与控制 第八章:经典优化理论回顾与约束处理 本章作为优化基础,回顾了线性规划(LP)、非线性规划(NLP)的核心算法(如内点法、序列二次规划)。特别强调在复杂系统中,目标函数往往是非凸的,并详细讨论了如何有效地处理等式和不等式约束,特别是物理和逻辑约束的数学表达。 第九章:全局优化与启发式搜索算法 鉴于复杂系统的优化地形通常崎岖不平,局部最优解难以达到全局最优。本章深入研究了全局优化方法,包括模拟退火(Simulated Annealing)、遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)等进化算法。分析了这些启发式方法在处理大规模、多模态优化问题时的适用性和收敛特性。 第十章:多目标优化与帕累托前沿分析 工程决策往往涉及多个相互冲突的目标(如成本最小化与性能最大化)。本章介绍了多目标优化(MOO)的理论基础,包括帕累托最优性、权重法和$epsilon$-约束法。演示如何通过生成帕累托前沿,为决策者提供不同权衡下的最优选择集。 第十一章:复杂系统在线控制与实时决策 在动态系统中,优化目标和系统状态是不断变化的。本章转向实时控制领域,介绍模型预测控制(MPC)的基本原理及其在具有约束的复杂系统中的应用。探讨了如何整合优化算法与实时反馈机制,实现系统运行的自适应调整和鲁棒控制。 第四部分:工程应用案例研究 第十二章:能源系统中的优化调度与稳定性分析 本章以大型电力网络或智能电网为例,展示如何建立包含发电、输电和需求侧响应的复杂模型。应用第九章和第十章的方法,解决经济调度问题,并分析系统在面对突发故障或可再生能源波动时的动态稳定性。 第十三章:供应链与物流网络的鲁棒性优化 针对全球供应链的脆弱性,本章构建了包含多层级库存、运输和生产能力的综合模型。重点探讨了如何利用鲁棒优化技术,设计在需求或供应波动下仍能保持高性能的库存策略和路由方案。 第十四章:生物与环境系统的动态预测与干预 本章将复杂系统建模应用于生命科学领域,如疾病传播模型(SIR/SEIR)的扩展和生态系统的相互作用分析。演示如何利用第十一章的控制理论,设计有效的干预措施(如疫苗接种策略、污染治理方案),以引导系统向期望的稳态发展。 --- 本书的编写风格严谨、逻辑清晰,旨在提供一个全面且深入的知识体系,使读者能够独立地对高度复杂的工程和科学问题进行建模、仿真和优化,从而在实际工程项目中做出科学、高效的决策。

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读后感

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用户评价

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这本书的装帧设计真是令人眼前一亮,封面那种略带磨砂质感的深蓝色调,搭配烫金的字体,一下子就抓住了我的注意力。我原本以为这会是一本枯燥的技术手册,但拿到手里才发现,它其实在视觉传达上花了不少心思。内页的纸张质量也相当不错,那种微微偏黄的纸张手感非常舒服,阅读起来丝毫没有反光或刺眼的感觉。而且,排版布局非常清晰,章节之间的过渡自然流畅,很多复杂概念的图示和流程图设计得非常直观,即便是第一次接触这个领域的人也能很快抓住重点。尤其是那些案例分析部分,文字与图表的结合简直是教科书级别的示范。作为一名对信息技术有持续关注的业余爱好者,我非常欣赏这种对细节的打磨,它让整个阅读过程变成了一种享受,而不是负担。这本书不仅内容扎实,连同它作为实物媒介的体验感都提升了阅读的价值。

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我是在一个工作坊的推荐下接触到这本书的,原本抱着试一试的心态,没想到它竟成为了我近几个月来阅读体验最好的技术书籍之一。这本书的价值不仅在于知识的密度,更在于它所提供的那种独特的“批判性思维训练”。作者并非简单地罗列技术名词和公式,而是花费了大量的篇幅去探讨技术背后的哲学思辨和伦理考量。例如,在讨论某一特定模型应用时,作者会深入剖析其潜在的偏见来源以及对社会公平可能产生的影响,这种深度和广度是很多同类书籍所欠缺的。这让我意识到,技术的使用绝非单纯的工程问题,更关乎决策和责任。这种对技术人文关怀的强调,使得这本书的份量远超一本纯粹的技术指南,它更像是一本引导我们思考未来技术走向的“灯塔”。对于那些希望超越工具层面,真正掌握技术精髓的专业人士来说,这本书的启发性是无可替代的。

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老实说,我对于这种前沿技术书籍的接受度一向比较谨慎,因为很多新出版的书籍很快就会被新的技术浪潮所淘汰,显得“时效性”不足。然而,这本书给我的感觉却是异常“耐读”。它似乎并不局限于追赶眼下最热门的算法,而是聚焦于那些更具底层逻辑和普适性的框架和原则。我注意到,作者在构建理论体系时,大量引用了跨学科的知识,从信息论到复杂系统理论,这种跨界的融合使得这本书的生命力显得格外旺盛。我甚至翻阅了一些十年前出版的经典著作,发现这本书所建立的很多基础认知框架依然坚如磐石,并且能有效地帮助我理解最新的技术迭代。这表明作者拥有极高的洞察力,能够穿透表面的技术浮华,直抵核心的驱动力。对于那些追求长期知识沉淀的读者而言,这本书绝对是一笔值得的投资,它构建的知识结构具有极强的韧性和持久的价值。

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这本书的实用性绝对是它的一个突出亮点,但这种实用性并非体现在提供现成的代码片段上,而是体现在它对“问题解决思维”的重塑上。在阅读过程中,我发现自己开始用一种全新的视角来审视我日常工作中遇到的那些棘手的难题。作者在讲解过程中,非常注重“类比”的运用,他总能找到一个看似毫不相关的现实生活场景,来解释一个抽象的工程概念,这种高超的教学技巧,极大地提升了知识的可迁移性。比如,书中关于“系统鲁棒性”的讨论,作者通过一个古老的建筑学案例进行了生动的阐述,让我立刻理解了冗余设计在动态环境中的关键作用。读完这本书,我最大的收获是学会了如何更系统地分解一个大型的复杂工程挑战,并且能够预见到不同模块间的潜在耦合点。它不仅仅是传授知识,更重要的是,它培养了一种高级的、结构化的工程判断力,这种能力在任何技术迭代中都将是宝贵的财富。

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这本书的叙事风格非常引人入胜,作者的笔触不像传统学术著作那样冷硬说教,反而更像是一位经验丰富的工程师在娓娓道来他多年的实践心得。阅读过程中,我常常有一种被引导着去探索新知识的冲动。作者善于从宏观的角度切入,逐步深入到具体的实施细节,这种层层递进的结构安排,极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我特别喜欢其中对“方法论”的阐述,它不仅仅停留在理论层面,而是结合了大量的行业痛点和实际解决方案进行对比分析,让人读后不仅知道“是什么”,更明白了“为什么”以及“如何做”。很多我之前在其他资料中感到模糊不清的概念,在这本书里都得到了清晰而有条理的梳理。读完一个章节后,总有一种豁然开朗的感觉,好像为自己打开了一扇通往更深层次理解的大门。这种循序渐进又不失深度的讲解方式,对于希望系统性提升自己知识体系的读者来说,无疑是极大的福音。

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