Intelligent Automation and Soft Computing, Trends in Research, Development, and Applications Volume pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:TSI Press

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780962745157

丛书系列:

图书标签:

• Intelligent Automation
• Soft Computing
• Automation
• Artificial Intelligence
• Hawaii Congress
• Research
• Development
• Applications
• Proceedings
• 1994

智能自动化与软计算：研究、发展与应用的趋势（第二卷） （第一届世界自动化大会，1994年，夏威夷，会议论文集） --- 内容提要 本书汇集了1994年第一届世界自动化大会上发表的精选论文，聚焦于当时正在迅速发展的智能自动化和软计算领域的前沿思想、关键技术及实际应用。作为该领域早期重要会议的记录，本书为研究人员、工程师和决策者提供了一个全面的视角，审视了人工智能、神经网络、模糊逻辑、遗传算法以及先进控制系统等核心主题的理论基础与工程实现。 第一部分：智能系统的理论基础与建模 本卷深入探讨了构建复杂智能系统的理论基石。论文重点关注了如何通过数学模型和计算范式来模拟人类的决策过程和学习能力。 1. 模糊逻辑与不确定性处理： 本部分对模糊集理论及其在控制系统中的应用进行了深入探讨。多篇论文展示了如何利用模糊推理系统来处理工程实践中固有的不确定性和不精确信息。研究涵盖了从模糊建模到模糊控制器设计的全过程，特别是针对非线性、时变系统的鲁棒控制策略。探讨了如何将专家知识集成到模糊规则库中，以增强系统的可解释性和适应性。其中，关于“多值逻辑在复杂系统诊断中的应用”的几篇论文，为后来的故障预测和健康管理（PHM）奠定了理论基础。 2. 神经网络的架构与学习机制： 该部分是本书的亮点之一，集中展示了1990年代初神经网络研究的蓬勃发展。论文详细分析了各种网络拓扑结构，包括前馈网络（如多层感知机）、循环神经网络（RNNs）以及早期关于径向基函数网络（RBFNs）的比较研究。重点讨论了反向传播（Backpropagation）算法的优化、收敛速度的提升以及如何克服局部极小值问题。此外，部分研究关注了如何设计更具生物合理性的学习规则，探索了自组织映射（SOM）在模式识别和数据聚类中的潜力，特别是在处理高维工程数据方面的有效性。 3. 进化计算的初步探索： 进化算法（Evolutionary Computation）作为一种受自然选择启发的优化方法，在本卷中占据了重要地位。遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）的论文详细阐述了其在组合优化、参数寻优和调度问题中的应用。研究人员比较了不同的编码方案、交叉算子和变异率对搜索效率的影响。此外，还包含了关于遗传编程（Genetic Programming）的早期尝试，旨在使计算机自动“进化”出解决特定问题的程序结构，而非仅仅优化参数。 第二部分：自动化与控制系统的集成 本部分聚焦于将智能算法融入实际的自动化硬件和软件平台中，以实现更高级别的自主性和决策能力。 4. 智能机器控制与运动规划： 在机器人学领域，论文讨论了如何使用软计算技术来解决传统控制方法难以应对的非线性动力学问题。重点研究了基于神经网络的自适应逆控制（Adaptive Inverse Control），旨在实时补偿未建模的动态特性和外部扰动。运动规划方面，研究人员展示了如何结合传感器信息和模糊逻辑，使机械臂在动态环境中执行更平滑、更安全的任务路径。特别是关于多自由度（DOF）机械臂的在线轨迹优化，体现了当时对实时性与准确性平衡的追求。 5. 过程控制与优化： 在工业过程控制领域，该卷展示了智能系统如何提高传统PID控制的性能。论文提出了基于神经网络的前馈补偿器和模型参考自适应控制（MRAC）方案，用于化工、冶金等流程工业。特别引人注目的是，关于模糊集优化（Fuzzy Set Optimization）在批处理过程（Batch Process）中的应用，展示了如何通过经验规则实现比传统优化算法更快速的稳态调节。 6. 传感器融合与环境感知： 本部分强调了智能系统如何解释来自多种异构传感器的数据。研究集中于如何利用贝叶斯网络或Dempster-Shafer理论（作为模糊逻辑的补充）来融合来自视觉、雷达和力/力矩传感器的数据，以建立对工作环境更准确的表征。这些工作是迈向量子自动化和真正环境理解的关键一步。 第三部分：高级应用与系统集成 本书的第三部分展示了这些新兴技术在特定工业和研究领域的具体落地案例。 7. 专家系统与知识工程的演进： 虽然专家系统在90年代初面临“知识获取瓶颈”，但本卷中的几篇论文展示了如何通过结合神经网络的模式识别能力来辅助知识库的构建和维护。研究探讨了混合系统中知识表示的新方法，旨在弥合符号推理与连接主义学习之间的鸿沟。这些应用主要集中在诊断和故障排除领域，强调了系统可解释性的重要性。 8. 模式识别与计算机视觉的交叉： 在计算机视觉方面，研究主要集中在如何利用自组织映射进行图像特征的无监督分类，以及如何使用卷积网络（尽管当时的计算能力限制了网络的深度）进行简单的目标检测和跟踪。论文还讨论了如何利用模糊集合来处理图像分割中的边缘模糊性，提高了识别算法在光照变化和噪声环境下的鲁棒性。 9. 嵌入式系统与实时计算的挑战： 本卷的最后部分关注了将复杂的智能算法部署到实际的、资源受限的实时硬件上的挑战。论文讨论了算法的量化、剪枝（Pruning）技术，以及如何设计定制化的硬件加速器（例如早期的FPGA应用）来满足实时控制的要求。这些讨论预示了未来嵌入式智能系统发展的方向。 结语 《智能自动化与软计算：研究、发展与应用的趋势（第二卷）》是1994年全球自动化研究前沿的一次重要记录。它不仅记录了从符号AI向连接主义和优化技术过渡的关键时刻，也为理解现代机器学习和先进控制理论的起源提供了宝贵的历史视角。本书的内容对于任何希望追溯智能系统发展脉络的研究人员都具有不可替代的价值。

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我尝试从“应用潜力”的角度去审视这本论文集，结果发现它更像是一份对未来“愿景”的宣言，而非成熟的“蓝图”。特别是关于“智能系统中的不确定性管理”，几篇论文深入探讨了如何用概率模型和模糊集合来处理信息不全的情况。我欣赏论文作者们试图建立严格数学框架来驯服混乱的努力，这体现了那个时代科学理性主义的巅峰。然而，在实际的案例分析环节，往往是几组简化的数据和一张流程图，这使得读者很难判断这些理论在真实世界大规模系统中的适用性和伸缩性。如果你期待从这本书中找到任何关于云计算、大数据处理或者GPU加速的影子，那注定会失望。它是一部关于计算范式转换前夜的史诗，充满了对“自动化”更深层次含义的哲学思辨，但作为一本技术指南，它所提供的工具箱，我已经找不到对应的扳手了。

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这本书的封面设计确实很有年代感，厚厚的精装本，透着一股九十年代初学术会议论文集的特有气息。我拿到它的时候，主要还是冲着“自动化”和“软计算”这两个关键词来的，毕竟是1994年夏威夷世界自动化大会的文集，理论上应该汇集了当时最前沿的思考。然而，实际翻阅下来，我的感受是相当复杂的，它更像是一个历史的快照，而非解决当下问题的工具箱。书中收录的关于模糊逻辑和神经网络的早期论文，其理论深度和数学推导无疑是扎实的，特别是那些关于专家系统性能优化的章节，展示了研究人员在资源有限条件下的创造力。但一个明显的局限是，许多模型和算法的实现深度严重依赖于当时可用的计算能力，许多提出的优化方案在今天的标准看来，似乎过于理论化，缺乏实证数据的支撑。对于一个期待能看到直接应用案例的读者来说，这本书更像是带人参观了一个学术的“考古现场”，能感受到那个时代研究者的激情与探索精神，但对于实际工业自动化流程的优化，帮助非常有限，更像是一份需要高度专业背景才能消化的理论档案。

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这本汇编的阅读体验，就像是穿越回了个人电脑刚刚开始普及，互联网还未真正爆发的那个年代，去聆听一场关于“智能”的遥远对话。我花了相当大的精力去理解那些关于并行处理和分布式控制的论述，它们试图在硬件瓶颈下构建大规模智能系统的愿景，读来令人既敬佩又有些许唏嘘。最让我感到兴趣的是关于“自适应控制系统”的那部分内容，它探讨了如何在预设规则之外让系统自我调整的机制。然而，由于缺乏现代机器学习中那种海量数据的反馈循环，这些自适应策略的鲁棒性显得相对脆弱，更多地停留在建模和仿真层面。书中许多图形和图表绘制得非常直观，反映了那个时代学术界对清晰表达复杂概念的执着，但排版和图注的清晰度，相较于现在的出版物，确实稍显粗糙。总而言之，它更适合那些对计算机科学发展史感兴趣，或者想深入挖掘特定理论根源的学者，而非急于寻找即时解决方案的工程师。

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坦白说，作为一个专注于现代深度学习和边缘计算应用的从业者，这本书对我的直接帮助微乎其微，但我从中获得了一种“历史的参照系”。让我印象深刻的是其中对于“软计算”概念的界定和探讨，它试图在确定性计算之外开辟出处理不确定性和模糊性的新领域，这种哲学思辨在当时是极具前瞻性的。然而，我们必须承认，1994年的技术背景极大地限制了这些理论的落地。例如，关于神经网络的章节，讨论的多是前馈网络和反向传播的早期优化策略，与今天卷积网络、循环网络乃至Transformer模型的结构和训练效率相比，简直是天壤之别。翻阅这些文字，我能强烈感受到研究者们在面对“如何让机器像人一样推理”时的挣扎与探索，他们使用的术语、构建的模型，都标记着那个时代的烙印。因此，这本书的价值更多在于其文献学意义——它是理解当代人工智能技术演进路径上，一个不可或缺的基石样本。

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这本书的组织结构，作为一次国际会议的记录，略显松散，各个子主题之间的跳跃性较大，这可能是跨学科会议的通病。我尤其关注了关于“机器人感知与决策”的几篇论文，它们描绘了早期机器人如何尝试融合视觉信息和触觉反馈来完成复杂任务的尝试。这些尝试在当时无疑是尖端的，但缺乏持续优化的迭代过程，使得许多方案看起来像是独立的、未完成的实验。例如，对于一个关于动态环境路径规划的算法描述，它提供了一个清晰的数学框架，但当涉及到实时计算的复杂性时，作者往往以“有待进一步硬件优化”草草收场。这种对硬件依赖的无奈，是那个时代研究的共同写照。阅读它需要极大的耐心去过滤掉那些因时代限制而变得过时的部分，然后才能提炼出那些关于基本逻辑和系统架构的永恒思考。对于普通读者，这本书的门槛实在太高了。

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