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出版者:Academic Press

作者:Madan M. Gupta

出品人:

页数:639

译者:

出版时间:1999-10-29

价格:USD 143.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780126464900

丛书系列:

图书标签:

• Soft Computing
• Intelligent Systems
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Neural Networks
• Fuzzy Logic
• Evolutionary Computation
• Optimization
• Data Mining
• Pattern Recognition

智能系统中的软计算方法：一本综合性指南 本书深入探讨了在构建复杂和自适应智能系统时，软计算技术的核心地位及其在现实世界应用中的巨大潜力。我们将从基础理论入手，逐步解析模糊逻辑、人工神经网络、进化计算（包括遗传算法、粒子群优化和差分进化）以及支持向量机等关键软计算范式。每一章节都致力于揭示这些方法在处理不确定性、非线性关系和复杂数据驱动问题时的独特优势，并提供清晰的数学原理和算法实现细节。 核心内容概述： 第一部分：软计算基础与模糊逻辑 导论：智能系统的挑战与软计算的兴起 传统计算的局限性，尤其是在处理现实世界中的不确定性和模糊性方面。 智能系统的定义、目标以及实现智能系统的关键要素（感知、学习、推理、决策、行动）。 软计算（Soft Computing，SC）的起源、基本思想和主要组成部分。 SC 与传统计算（Hard Computing）的对比，强调 SC 的容错性、鲁棒性和易于理解性。 SC 在解决复杂问题中的应用领域概览，为后续章节打下基础。 模糊逻辑：驾驭模糊与不确定性 模糊集合理论：隶属函数、隶属度、模糊集运算（并、交、补）。 模糊逻辑推理：模糊规则、模糊化、推理引擎（Mamdani、Sugeno 等）、去模糊化。 模糊控制器设计：从专家知识到模糊规则的构建，应用于控制系统（如洗衣机、空调、自动驾驶）。 模糊系统在模式识别、决策支持等领域的应用实例。 第二部分：人工神经网络：从生物启发的计算模型 前馈神经网络（FNN）：感知机与多层感知机（MLP） 神经元模型：激活函数、权重、偏置。 单层感知机的能力与局限性。 MLP 的结构：输入层、隐藏层、输出层。 反向传播算法：误差反向传播、梯度下降、学习率、动量。 MLP 在分类、回归、函数逼近等任务中的应用。 循环神经网络（RNN）：处理序列数据 RNN 的结构：反馈连接、隐藏状态。 处理时序信息的能力。 长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）：解决梯度消失/爆炸问题，捕捉长期依赖性。 RNN 在自然语言处理（文本生成、机器翻译）、语音识别、时间序列预测中的应用。 卷积神经网络（CNN）：图像处理的利器 CNN 的基本构成：卷积层、池化层、全连接层。 卷积操作：感受野、滤波器、步长、填充。 池化操作：最大池化、平均池化。 CNN 在图像识别、目标检测、图像分割等计算机视觉任务中的突破性进展。 第三部分：进化计算：仿生优化与搜索 遗传算法（GA）：自然选择的模拟 基本概念：染色体、基因、种群、适应度函数。 GA 操作：选择（轮盘赌、锦标赛）、交叉（单点、多点、均匀）、变异。 GA 的收敛性、早熟现象及其改进策略。 GA 在参数优化、组合优化、调度问题中的应用。 粒子群优化（PSO）：模拟鸟群觅食行为 基本概念：粒子、速度、位置、个体最优（pbest）、全局最优（gbest）。 PSO 的更新方程：速度和位置的迭代更新。 PSO 的参数设置（惯性权重、认知系数、社会系数）及其影响。 PSO 在连续优化问题、函数优化、工程设计中的应用。 差分进化（DE）：一种有效的进化算法 DE 的基本操作：初始化、变异（DE/rand/1, DE/best/1, DE/current-to-best/1 等）、交叉、选择。 DE 的参数（F, CR）和策略选择。 DE 在高维、多模态优化问题中的优势。 第四部分：支持向量机（SVM）：从统计学习理论出发 线性可分 SVM：最大间隔分类器 最大间隔原理：超平面、间隔宽度。 拉格朗日乘子法：对偶问题。 支持向量：决定超平面的关键样本。 核技巧：处理非线性可分问题 核函数的概念：将数据映射到高维空间。 常用核函数：线性核、多项式核、高斯径向基函数（RBF）核。 非线性可分 SVM 的工作原理。 软间隔 SVM：处理噪声和异常值 松弛变量：允许少量误分类。 正则化参数 C：控制容错性和泛化能力。 SVM 在文本分类、图像识别、生物信息学中的应用。 第五部分：软计算方法的融合与智能系统构建 混合智能系统：整合不同 SC 技术 模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks）：模糊逻辑与神经网络的结合，实现可解释的神经网络。 进化神经网络（Evolutionary Neural Networks）：利用进化算法优化神经网络结构和权重。 模糊-进化系统：将模糊逻辑与进化计算结合，用于优化模糊控制器或设计。 支持向量机与神经网络的结合：利用 SVM 进行特征选择或作为神经网络的预处理。 基于软计算的智能系统设计与实现 问题分析与 SC 方法选择。 数据预处理与特征工程。 模型训练、调优与评估。 系统部署与性能监控。 应用案例研究与前沿展望 机器人控制、智能交通系统、金融预测、医疗诊断、环境保护等领域的实际应用案例。 软计算在机器学习、深度学习、强化学习等新兴领域中的发展趋势。 未来研究方向：可解释性 AI、低功耗 SC、量子软计算等。 本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和丰富的实践指导，帮助他们理解并应用软计算技术来构建强大、灵活且具有高度适应性的智能系统。通过深入的理论讲解和详细的算法分析，读者将能够掌握解决复杂、非结构化问题的有效工具。

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我一直在寻找一本能够系统性梳理智能计算领域发展脉络的书籍，而不是仅仅停留在某个具体算法的介绍上。这本《Soft Computing and Intelligent Systems》恰好满足了我的需求。从书的章节设置来看，它不仅涵盖了诸如模糊逻辑、神经网络、遗传算法等经典软计算方法，还涉及了它们的组合应用，即混合智能系统。这一点非常重要，因为在实际应用中，单一的算法往往难以解决复杂问题，而多种算法的协同工作才能发挥出更大的威力。我尤其关注书中关于“混合智能系统设计”的部分，想知道作者是如何将不同智能计算技术进行融合，以解决那些传统方法难以攻克的难题。此外，书中提到了一些关于“智能系统评估与优化”的内容，这对于我来说至关重要，因为一个智能系统的真正价值在于其性能的稳定性和可解释性。我希望能在这本书中找到关于如何科学地评估智能系统的效果，以及如何对其进行持续优化的方法论和实践指导。

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这本书简直就是一本智能计算领域的“百科全书”，内容之丰富、涵盖之广泛，让我感到非常惊喜。我一直在从事模式识别领域的研究，对于如何让计算机“看懂”和“理解”图像、语音等信息有着浓厚的兴趣。而软计算中的神经网络，特别是卷积神经网络，在图像识别领域取得了巨大的成功。我迫不及待地想要深入学习书中关于神经网络的具体模型，比如BP网络、RBF网络以及各种深度学习框架的原理和应用。我希望通过阅读这本书，能够更好地理解神经网络的内部工作机制，掌握如何构建和训练高效的神经网络模型，并将其应用于我的研究项目中。同时，书中关于“智能系统的学习与适应性”的章节也引起了我的注意。在现实世界中，环境是不断变化的，智能系统需要具备一定的学习和适应能力才能保持其有效性。我希望能从书中学习到如何设计能够自我学习、自我调整的智能系统，使其能够应对动态变化的环境。

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不得不说，这本书的纸张质感和印刷质量都属上乘，握在手中就有一种沉甸甸的厚实感，这是很多现代电子书中难以比拟的。我一直以来都对人工智能的发展充满热情，尤其关注那些能够模拟人类思考过程的计算方法。当我看到《Soft Computing and Intelligent Systems》这本书时，立刻就被其题目所吸引，它似乎囊括了当前智能计算领域最核心的两大分支。我个人在工作中有遇到过一些数据噪声大、规则不明确的问题，传统算法常常束手无策，而我了解到软计算，特别是模糊逻辑，在处理这类问题上有着得天独厚的优势。书中的“模糊逻辑在决策支持系统中的应用”这一章节，让我眼前一亮，我非常渴望了解如何将模糊集合理论与人类的语言和直觉相结合，从而构建出更加智能和人性化的决策系统。同时，我对书中关于“神经网络”的介绍也充满了期待，特别是对于深度学习模型的演变和不同架构的优劣分析，希望能从中学习到如何设计更高效、更鲁棒的神经网络模型，以应对日益复杂的现实挑战。

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这本《Soft Computing and Intelligent Systems》的封面设计就透着一股神秘感，深邃的蓝色背景上，抽象的神经网络图案若隐若现，仿佛预示着书中所蕴含的智慧之光。我拿到这本书的时候，恰好在准备一个关于机器学习项目报告，一直对那些“黑箱”模型感到些许困惑，希望这本书能带我窥探其奥秘。翻开目录，看到了“模糊逻辑”、“神经网络”、“遗传算法”等熟悉又陌生的词汇，它们如同一颗颗璀璨的宝石，在我对智能系统模糊的认知中点亮了方向。最吸引我的是其中关于“进化计算”的部分，我一直对生物进化机制如何应用于解决复杂问题感到好奇，而这本书似乎给了我一个绝佳的切入点，去理解那些通过迭代和选择逐步逼近最优解的算法。虽然我还没有深入研读，但仅仅从目录和前言的介绍中，就能感受到作者严谨的学术态度和清晰的逻辑思维。我尤其期待书中对于现实世界案例的分析，比如如何利用软计算技术解决金融风控、医疗诊断等实际问题，相信这些内容会极大地拓展我的视野，为我的研究提供新的思路和方法。这本书就像一本藏宝图，等待我去一步步发掘其中蕴藏的宝藏。

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当我拿起《Soft Computing and Intelligent Systems》这本书时，一股浓厚的学术气息扑面而来。书中的语言严谨而精确，论述逻辑清晰，让我深感作者在智能计算领域有着深厚的造诣。我一直对那些能够模拟人类高级认知功能的计算模型着迷，尤其是那些能够处理不确定性、模糊性和并行性的方法。这本书的题目就精准地抓住了我的兴趣点。我非常期待书中对“专家系统”和“模糊推理”的深入探讨，因为在很多实际应用中，例如故障诊断和决策支持，都需要模拟专家的知识和判断过程，而模糊逻辑无疑是实现这一目标的重要工具。此外，书中关于“计算智能”的广泛介绍，让我看到了智能计算领域更加广阔的前景。我希望这本书能够为我提供一个坚实的理论基础，同时也能指导我进行相关的实践研究，帮助我更好地理解和应用软计算及智能系统来解决现实世界中的复杂问题，甚至探索新的研究方向。

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