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出版者:大连理工大学出版社

作者:侯海燕

出品人:

页数:156

译者:

出版时间:2008-11

价格:32.00元

装帧:平装

isbn号码:9787561144992

丛书系列:知识计量与知识图谱丛书

图书标签:

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好的，这是一本关于《人工智能驱动下的复杂系统建模与优化》的图书简介，内容详尽，旨在探讨如何利用前沿的人工智能技术，对涉及大量相互作用元素的复杂系统进行精确建模、高效分析和智能优化。 --- 图书简介：人工智能驱动下的复杂系统建模与优化 导言：复杂性时代的必然选择 在现代科学、工程、经济乃至社会治理领域，我们日益面临着由海量数据、非线性关系和动态演化所构成的复杂系统。从电网的稳定运行到城市交通的拥堵缓解，从生物网络的相互作用到金融市场的波动预测，传统基于简化假设和线性方法的工具已显得力不从心。 本书《人工智能驱动下的复杂系统建模与优化》正是在这一时代背景下应运而生。它系统性地整合了深度学习、强化学习、因果推断等尖端人工智能技术，构建起一套用于理解、预测和控制复杂系统的全新方法论。我们不再满足于对现象的描述，而是致力于揭示系统背后的深层结构与演化规律，并通过智能决策实现全局最优。 第一部分：复杂系统的本质与建模基础 本部分奠定了理解复杂系统的理论基石，并介绍了如何利用数据驱动的视角进行初步建模。 第一章：复杂系统的拓扑与特征 深入探讨复杂系统的核心特征：涌现性、自组织性、鲁棒性与脆弱性。详细分析了网络科学在刻画系统结构中的作用，包括小世界效应、无标度网络、以及动态网络分析。本章着重区分了静态结构与动态演化过程的差异，为后续引入时间序列和动态模型做铺垫。 第二章：基于统计物理学的建模范式 回顾经典统计物理学中的建模方法，如Ising模型、玻尔兹曼机在信息处理中的应用。重点讨论如何将这些基于能量函数的理论框架，与现代机器学习中的损失函数概念进行桥接，为构建可优化的复杂系统模型奠定数学基础。 第三章：数据驱动的特征提取与降维 在海量高维数据面前，有效的特征工程是建模成功的关键。本章详细介绍了基于自编码器（AE）、变分自编码器（VAE）的非线性降维技术，以及张量分解法在多维度数据（如时空数据）中的应用。强调了如何从噪声中提取出系统内在的、低维度的“本征变量”。 第二部分：深度学习在复杂系统分析中的应用 本部分聚焦于利用深度神经网络强大的表征能力，对复杂系统中的非线性动态进行精确拟合与预测。 第四章：循环神经网络与时序依赖性 系统讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理具有长期依赖性的复杂系统数据（如气候模型、金融时间序列）中的优势。引入了基于注意力机制的Transformer架构，展示其在捕捉多尺度时间依赖性上的突破。 第五章：图神经网络（GNNs）的结构化表征 复杂系统本质上是网络。本章是本书的核心内容之一，全面介绍图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等技术如何直接在系统拓扑结构上进行特征学习。讨论了GNNs在社交网络传播、分子结构预测以及交通流预测中的实际部署和性能评估。 第六章：可解释性与物理约束的整合 深度模型往往被诟病为“黑箱”。本章探讨了如何将领域知识（如守恒定律、热力学第二定律）通过物理信息神经网络（PINNs）的方式嵌入到损失函数中，从而提升模型的泛化能力和可解释性，确保模型预测的物理合理性。 第三部分：强化学习在系统优化与控制中的革命 复杂系统的优化目标往往涉及长期回报和多步决策，这正是强化学习（RL）的用武之地。 第七章：马尔可夫决策过程与策略梯度 系统回顾了强化学习的基本框架（MDPs），并深入讲解了策略梯度方法（如REINFORCE）和Actor-Critic架构（如A2C、A3C）。重点分析了如何在连续动作空间中应用深度确定性策略梯度（DDPG）和近端策略优化（PPO）算法来求解高维控制问题。 第八章：基于模型的强化学习（Model-Based RL） 在资源受限或高风险的复杂系统中，直接试错的无模型方法代价高昂。本章阐述了如何利用AI技术构建系统动力学模型（如使用神经网络拟合转移函数），然后在这个学习到的模型内进行规划和策略迭代，显著提高样本效率。 第九章：多智能体强化学习（MARL）与协同优化 许多复杂系统（如交通网络、分布式能源系统）由多个相互作用的决策主体构成。本章详细介绍了去中心化执行与集中式训练（CTDE）的范式，探讨了QMIX、VDN等算法如何在多智能体环境中实现最优的集体行为和避免纳什均衡陷阱。 第四部分：因果推断与系统干预 仅仅预测相关性是不够的，理解系统的因果机制是有效干预的前提。 第十章：从相关性到因果性 介绍了因果推断的基本工具，如结构因果模型（SCM）和Do-Calculus。重点讲解如何利用机器学习方法来估计潜在结果（Potential Outcomes），克服混杂因素的干扰。 第十一章：利用AI发现系统干预点 探讨如何结合因果发现算法（如基于约束的算法、基于分数的算法）与强化学习，自动识别出对系统状态影响最大的关键节点或干预措施。这对于疾病靶点发现、供应链韧性增强具有直接的应用价值。 结论：迈向自主学习与适应性系统 全书的最后一部分展望了复杂系统AI的未来方向：自主学习和适应性控制。讨论了如何构建能够持续感知环境变化、自我修正模型参数、并动态调整控制策略的下一代智能系统。本书为研究人员、工程师和决策者提供了一套强健的、面向实践的技术工具箱，以应对日益复杂的现实世界挑战。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 每一章均配有详细的算法流程和现实世界案例分析。 前沿技术汇集： 覆盖了从GNNs到MARL等最新的AI技术栈。 强调可解释性： 关注如何将领域知识注入模型，确保科学严谨性。 ---

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坦白讲，一开始我抱着学习一些基础科学计量学知识的想法来阅读《科学计量学知识图谱》，但这本书带来的远不止于此。它对我理解科学研究的内在逻辑和外在表现，产生了颠覆性的影响。书中关于“知识图谱”的构建过程，让我看到了科学知识是如何生成、传播、演化以及相互连接的。它不仅仅是关于文献、作者、引文这些静态的节点，更是关于它们之间动态的关系和演变路径。作者在书中对不同类型知识图谱（如概念图谱、合作图谱、影响力图谱等）的细致区分和讲解，让我对科学计量学的应用领域有了更广阔的视野。我以前认为科学计量学主要用于评价，但这本书让我明白，它更是洞察科学发展脉络、把握前沿动向、发现创新机会的强大工具。书中通过大量案例分析，生动地展示了知识图谱在不同学科领域的应用，这些案例的专业性和严谨性，以及作者的独到见解，都让我受益匪浅。这本书不仅仅是一本学术著作，更像是一本“科学研究的地图集”，指引我们如何在庞杂的科学世界中找到自己的位置，并规划前进的方向。

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我一直对如何量化和理解科学知识的结构以及发展规律感到好奇，而《科学计量学知识图谱》这本书，则以一种非常震撼的方式解答了我的困惑。书中将抽象的科学计量学理论，通过“知识图谱”这一具象化的概念，变得触手可及。我尤其欣赏的是作者在阐释概念时所使用的语言，既保持了学术的严谨性，又充满了逻辑的清晰度，不会让人感到晦涩难懂。它不仅仅是对现有科学计量学方法的梳理，更是一种对未来研究方向的探索和引领。书中关于如何构建和分析不同层级的知识图谱，例如从个体研究者的论文网络到整个学科的演化图谱，都进行了深入的讲解。这种由点及面、由微观到宏观的分析方法，让我能够更全面地理解科学研究的生态系统。我尝试着将书中的一些分析方法应用到我所关注的领域，发现能够清晰地识别出关键的研究节点、重要的学术群体以及学科内部的结构性变化，这对于我进行领域内的文献综述和研究方向选择，提供了前所未有的价值。

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在信息爆炸的时代，如何有效地梳理和理解海量的科学文献，并从中提炼出有价值的知识，是摆在每一位研究者面前的巨大挑战。《科学计量学知识图谱》这本书，为我们提供了一个非常有效的解决方案。它不仅仅是一本关于科学计量学方法的书籍，更是一本关于如何“看清”科学世界、如何“读懂”学术趋势的指南。书中关于“知识图谱”的构建和应用，让我对科学研究的组织结构和发展脉络有了全新的认识。我之前在阅读文献时，常常感到信息碎片化，难以形成整体性的认知，而通过书中介绍的知识图谱构建方法，我能够将不同文献、不同研究者、不同概念之间的关系清晰地可视化，从而更有效地把握学科的全局。我特别欣赏书中对不同计量学分析技术（如共现分析、聚类分析、路径分析等）与知识图谱构建之间的联系的阐释，这种理论与实践的深度结合，让我能够更灵活地运用这些工具来解决实际问题。

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这本书给我带来的最大价值，在于它以一种前所未有的方式，将原本分散、抽象的科学计量学知识，整合成为一个清晰、直观的“知识图谱”。我一直对如何量化和理解科学知识的结构和发展规律非常感兴趣，但过去的学习过程中，常常会遇到概念上的模糊和方法的碎片化。而《科学计量学知识图谱》这本书，恰恰解决了这些痛点。它不仅仅是介绍了各种计量学的工具和指标，更重要的是，它提供了一个将这些工具和指标串联起来的宏观视角，让我们能够理解它们是如何共同构建起一幅描绘科学知识发展脉络的“图谱”。书中对不同知识图谱的类型、构建方法以及应用场景的详细阐述，让我对科学计量学的应用范围有了更广阔的认识。例如，通过作者合作图谱，我能更好地理解学术界的协作模式；通过概念共现图谱，我能更准确地把握学科的研究前沿。这种系统性的学习，让我不再感到知识的零散，而是能够构建起一个完整的科学计量学知识体系，这对于我未来的学术研究，具有极其重要的意义。

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对于任何希望深入理解科学研究体系及其演化规律的人来说，《科学计量学知识图谱》都是一本不可或缺的读物。它以一种非常独特和有效的方式，将科学计量学这门看似枯燥的学科，变得生动而富有洞察力。我之前对科学计量学的理解，仅停留在一些基础的指标和分析方法上，而这本书，则通过“知识图谱”这一概念，为我打开了一个全新的认知维度。它不仅仅是介绍了如何计算引用次数或者分析关键词的频率，更是深入探讨了如何利用这些数据来构建一个可视化的、动态的科学知识体系。书中对不同层级的知识图谱（如个体论文的网络、作者的合作网络、概念的演化图谱等）的阐释，以及它们在揭示学术发展轨迹、识别新兴研究领域、理解学科交叉互动等方面的应用，都让我对科学研究的内在结构有了更深刻的理解。我发现，通过构建和分析这些知识图谱，我能够更清晰地看到科学知识是如何生成、传播和演变的，这对于我进行前沿研究的定位和学术判断，提供了极大的帮助。

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自从开始接触科学计量学，我便意识到它所蕴含的巨大能量，能够帮助我们更客观、更全面地理解科学研究的现状与未来。而《科学计量学知识图谱》这本书，则将这种能量的展现提升到了一个新的高度。它并没有满足于仅仅介绍常用的计量学指标，而是深入探究了这些指标背后所反映的科学知识的内在结构和动态演变。通过“知识图谱”这一核心概念，作者巧妙地将分散的计量学工具和方法串联起来，形成了一个强大的分析框架。书中对不同类型知识图谱（如作者合作图谱、概念共现图谱、引文网络图谱等）的详细阐述，以及它们在揭示科学发展趋势、识别交叉学科领域、评估研究团队协作效率等方面的应用，都让我耳目一新。我发现，过去一些我难以理解的科学现象，在通过书中构建的知识图谱进行分析后，便迎刃而解。这种认知上的突破，让我对科学计量学这门学科的价值有了更深刻的认识，也为我未来的研究提供了强大的理论支撑和实践指导。

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不得不说，《科学计量学知识图谱》这本书在理论深度和实践指导性上达到了一个令人惊叹的平衡。作为一名长期在学术界工作的研究者，我深知理论的抽象性和实践的复杂性之间的鸿沟。很多理论书籍过于空泛，读起来让人云里雾里，而很多技术手册又过于零碎，难以形成系统的认知。但这本书，恰恰解决了这个难题。它并没有回避科学计量学核心的理论基础，而是对其进行了系统性的梳理和升华，让我们理解了科学计量学的“为什么”。更重要的是，它将这些理论巧妙地转化为可操作的实践方法，通过构建“知识图谱”这一概念，为我们提供了一套清晰的分析框架和工具箱。书中对于如何利用知识图谱来识别研究热点、追踪学科发展趋势、发现潜在合作者、评估研究影响力等方面的论述，都充满了启发性。它让我认识到，科学计量学不仅仅是数据分析，更是一种对科学知识体系的深度探索和理解。我开始尝试运用书中介绍的一些方法来分析我所在领域的研究文献，结果令人振奋，我能够发现之前从未注意到的研究联系和潜在机会，这种“看见”的能力，让我对未来的研究充满了信心。

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这本书的价值，在于它不仅仅是将科学计量学的各种概念和方法进行简单的罗列，而是通过“知识图谱”这一核心理念，将它们有机地整合起来，形成了一个系统化的知识体系。我之前对科学计量学的一些技术，比如引文网络分析、关键词共现分析等，都有所了解，但总感觉它们是孤立存在的，缺乏一种将它们串联起来的宏观视角。《科学计量学知识图谱》这本书，恰恰填补了这一空白。它让我看到了这些技术是如何协同工作，共同构建起一幅描绘科学知识发展脉络的“知识图谱”。书中对不同类型知识图谱的详细介绍，以及它们在识别研究热点、预测学科发展趋势、评估研究影响力等方面的应用，都为我提供了极大的启发。我尤其欣赏书中对于“知识图谱”的构建过程的细致讲解，它让我明白，这不仅仅是数据的可视化，更是对科学知识结构和动态演化的深度挖掘。通过这本书，我不仅学习到了科学计量学的具体方法，更重要的是，我学会了如何用一种更系统、更宏观的视角来理解科学研究。

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在我看来，《科学计量学知识图谱》这本书的出现，对于科学计量学领域的研究者和实践者而言，无疑是一场及时雨。它并没有局限于对传统计量学指标的简单复述，而是通过“知识图谱”这一极具创新性的概念，为我们提供了一个全新的分析框架和认知工具。书中对科学知识的结构化、可视化以及动态演化规律的深入探讨，让我得以摆脱过去那种碎片化的学习模式，形成了一个更加系统和全面的认知。我尤其欣赏书中关于如何构建不同类型的知识图谱，例如概念图谱、作者图谱、引文图谱等的详细介绍，以及它们在识别研究热点、分析学术影响力、预测学科发展趋势等方面的具体应用。这些内容不仅具备高度的学术价值，更具有强大的实践指导意义。我尝试着将书中介绍的一些分析方法应用于我所关注的领域，发现能够更清晰地识别出关键的研究节点、重要的学术群体，以及学科内部的结构性变化，这种“看见”能力，极大地提升了我进行学术研究的效率和深度。

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这本书的出现，简直就像给在科学计量学这片广袤而复杂的知识海洋中摸索的我们，点亮了一盏指路明灯。我之前对科学计量学的一些概念，比如引文分析、学术网络、影响力评估等等，都有模糊的认识，但总觉得它们像是散落的珍珠，缺乏一条清晰的线索将它们串联起来，更别提理解它们之间千丝万缕的联系以及在实际研究中如何构建一套完整的知识体系了。然而，《科学计量学知识图谱》这本书，通过一种极为巧妙和深入的方式，将这些原本零散的知识点，编织成了一幅宏大而精密的知识网络。它不仅仅是简单地罗列定义和方法，更是从宏观的理论框架到微观的具体应用，层层剖析，步步深入。我特别欣赏的是书中对于“知识图谱”这一概念的引入和阐释，它不仅仅是将科学计量学的研究对象进行了可视化，更是提供了一种全新的思维方式，让我们能够以更结构化、更系统化的视角去理解和运用科学计量学的工具。书中对各种分析工具和技术的讲解，不仅仅是操作指南，更是对其背后逻辑和原理的深度挖掘，让我得以窥见这些工具的强大之处，以及它们是如何协同工作，共同构建起科学研究的知识图谱。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一副“透视眼”，能够穿透表面现象，看到科学研究背后更深层次的结构和动态，这种认知上的飞跃，是任何零散的学习都无法比拟的。

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