计算智能及其应用

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页数:307
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出版时间:2009-6
价格:68.00元
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isbn号码:9787312022180
丛书系列:
图书标签:
  • 科学
  • 计算智能
  • 人工智能
  • 优化算法
  • 机器学习
  • 神经网络
  • 模糊逻辑
  • 进化计算
  • 专家系统
  • 数据挖掘
  • 智能系统
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具体描述

《计算智能及其应用》阐述计算智能的理论和相关的应用。重点介绍了如下三个方面的内容:计算智能的前沿技术,可以用计算智能的方法来解决的前沿问题,计算智能的最新技术在相关领域的应用。《计算智能及其应用》可作为信息科学技术领域高年级本科生和研究生的针对计算智能的入门教材,也可以供从事科研和技术开发的人员参考。IEEE计算智能协会(www.ieee-cis.ors)是该领域重要学术组织,并为《计算智能及其应用》编写提供很大帮助。

好的,这是一本名为《生物传感器与生物电子学:原理、器件与前沿应用》的图书简介,字数约1500字。 --- 生物传感器与生物电子学:原理、器件与前沿应用 第一部分:导论与基础理论 第一章:跨学科前沿的崛起 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角,聚焦于生物传感技术与生物电子学这一交叉学科领域的最新进展、核心原理和未来趋势。随着生命科学、材料科学和电子工程学的深度融合,生物传感器已不再是简单的化学反应检测工具,而是发展成为高度集成化、智能化和便携化的生命信息捕获平台。本章首先追溯了生物传感技术从早期酶电极到现代纳米结构传感器的发展历程,明确了生物电子学在实现实时、体内监测中的关键作用。我们将探讨该领域面临的挑战,如生物兼容性、信号放大和长期稳定性,并确立本书后续章节的理论基础。 第二章:生物识别元件的精妙设计 生物传感器的核心在于其选择性识别能力。本章深入剖析了各类生物识别元件(Recognition Elements)的工作机制和优化策略。内容涵盖: 酶学系统 (Enzymatic Systems): 详细阐述了固定化酶的效率、稳定性以及如何通过基因工程手段改进酶的催化活性和特异性。重点讨论了电化学酶传感器(如葡萄糖氧化酶、漆酶)的动力学模型。 抗体与抗原 (Antibodies and Antigens): 探讨了免疫传感器的构建原理,包括单克隆和多克隆抗体的选择、纯化及其在固相和液相检测中的应用。特别关注了抗体片段(如Fab, scFv)在提高检测速度和降低免疫原性方面的优势。 核酸适配体 (Aptamers): 作为“人工抗体”,适配体在化学合成、易于修饰和稳定性方面的优势被着重强调。本章将通过实例展示如何利用SELEX(系统性进化配体指数富集)技术筛选出对特定靶标高亲和力的适配体,并探讨其在结构开关(Structure-Switching)生物传感器中的应用。 细胞与组织 (Cells and Tissues): 介绍活体生物传感器,包括利用微生物细胞群或特定组织切片进行毒性筛查和环境监测的技术。 第三章:信号转导机制与物理基础 生物识别事件必须转化为可测量的电信号、光学信号或质量信号。本章详细梳理了主要的信号转导机制,并阐述了背后的物理和化学原理。 电化学传感 (Electrochemical Sensing): 深入讲解了电位法、安培法、库仑法和阻抗谱技术在生物传感器中的应用。重点分析了界面电荷转移过程、双电层结构对信号的影响,以及如何利用纳米材料修饰电极以降低过电位和提高信噪比。 光学传感 (Optical Sensing): 涵盖了基于荧光、比色、表面等离子体共振(SPR)和光波导技术的原理。对SPR的傅里叶变换方法、相位敏感检测以及如何利用等离激元共振增强效应提高灵敏度的技术细节进行了详尽的数学描述。 质量与热学传感 (Mass and Thermal Sensing): 介绍了石英晶体微天平(QCM)和表面声波(SAW)器件在检测分子质量变化中的应用,以及基于热释电效应和微热量的生物热学传感器。 第二部分:先进器件与工程化 第四章:纳米材料在生物电子学中的赋能 纳米技术的突破是推动当代生物传感器性能飞跃的关键驱动力。本章聚焦于如何利用特定维度的纳米结构来优化传感界面。 零维纳米结构 (Quantum Dots & Nanoparticles): 讨论了金、银纳米颗粒和量子点在增强拉曼散射(SERS)、提高量子效率以及作为电荷转移介体方面的独特优势。重点阐述了表面等离子体共振(SPR)与纳米粒子局域表面等离子体共振(LSPR)的差异及工程应用。 一维纳米材料 (Nanowires & Carbon Nanotubes): 详细分析了碳纳米管(CNTs)和半导体纳米线(如ZnO, SiNWs)作为高载流子迁移率电子传输通道的作用。探讨了如何通过表面功能化将生物识别分子锚定在纳米线阵列上,实现高灵敏度的场效应晶体管(FET)型生物传感器。 二维材料 (2D Materials): 专题讨论了石墨烯及其衍生物(氧化石墨烯、还原氧化石墨烯)的超高表面积、优异导电性和易于功能化的特性,如何在生物电子界面实现快速、高灵敏的分子检测。 第五章:微流控芯片集成与“芯片上的实验室” (Lab-on-a-Chip, LOC) 为了实现快速诊断和床旁监测(PoC),将传感元件与流体控制系统集成至关重要。本章深入探讨了微流控芯片的设计、制造和应用。 微纳加工技术: 涵盖了软光刻(Soft Lithography)、激光烧蚀和三维打印技术在构建微通道、微混合器和微反应室中的应用。 流体动力学控制: 讲解了层流与湍流、压力驱动与毛细管驱动的流体控制,以及如何利用电润湿(Electrowetting)和微泵实现复杂流体操作。 集成化传感阵列: 阐述了如何将多类型的生物传感器(如基于不同生物识别元件的电极阵列)集成于同一芯片上,实现多指标的并行检测,是实现高通量筛选和早期疾病诊断的基础。 第六章:便携式与可穿戴生物电子系统 将先进的传感技术从实验室转移到实际应用场景,需要解决功耗、柔韧性和数据传输等工程问题。 柔性与可拉伸电子: 介绍了导电聚合物、金属纳米线网络和水凝胶等作为柔性电子基底和电极材料的应用。重点讨论了在动态形变下保持电学稳定性的设计原则。 植入式传感器设计: 探讨了用于长期体内监测(如血糖、pH值、氧分压)的生物兼容性封装材料、生物防污涂层技术(Biofouling Resistance)以及体内信号传输的无线能量采集与传输机制。 低功耗数据处理: 讨论了在便携设备上实现本地信号预处理、噪声消除和数据压缩的技术,确保电池寿命和实时反馈能力。 第三部分:前沿应用与未来展望 第七章:临床诊断与伴随诊断 生物传感器在医疗健康领域的应用是最为成熟和迫切的领域。 即时检测 (Point-of-Care Testing, POCT): 详细分析了用于传染病快速筛查(如登革热、流感病毒)、心肌标志物检测(如肌钙蛋白)和血液分析的便携式电化学和光学设备案例。 基因测序与分子诊断: 探讨了基于纳米孔技术(Nanopore Sequencing)和表面等离子体共振成像技术在快速、低成本核酸检测中的应用,特别是在疾病早期分子标记物的捕获与分析方面。 药物代谢与药代动力学监测: 介绍了用于实时监测体内药物浓度、评估患者个体化用药反应的动态监测系统。 第八章:环境监测与食品安全 生物传感器因其高灵敏度和高特异性,成为环境污染物和食品中有害物质的有效检测工具。 水质与空气质量评估: 讨论了使用基于藻类、微生物或酶的生物传感器对重金属、农药残留和生物毒素的实时在线监测系统。 食品病原体与过敏原检测: 重点介绍利用免疫芯片和适配体传感器对沙门氏菌、大肠杆菌等食品传播病原体以及花生、大豆等常见过敏原的快速定量分析方法。 第九章:神经科学与脑机接口 (BCI) 神经电子学是生物电子学最具挑战性和潜力的前沿方向。 神经信号记录与刺激: 介绍了微电极阵列(MEA)和皮层表面电极在记录神经元群体活动中的应用。讨论了通过光遗传学(Optogenetics)和电化学方法对特定神经通路进行精确调控的技术。 生物兼容性与长期稳定性: 深入探讨了植入电极材料(如导电聚合物、贵金属)的生物腐蚀、胶质细胞反应及其对信号质量的长期影响,并提出优化界面策略。 双向神经接口: 展望了实现神经信息的高速、高带宽读写,以及集成机器学习算法实现神经解码和反馈控制的未来发展方向。 第十章:未来趋势与伦理考量 本书最后总结了该领域未来十年的发展方向,包括人工智能在传感器数据分析中的作用(AI-driven Sensing)、合成生物学在设计新型生物识别元件方面的潜力,以及生物电子学在人机共生系统中的角色。同时,我们也将审慎讨论伴随技术进步而来的数据隐私、生物安全以及临床试验中的伦理规范问题,引导研究人员以负责任的态度推动技术创新。 ---

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《计算智能及其应用》这本书,在我看来,是一本真正将理论与实践完美结合的优秀著作。我一直对那些能够解决实际问题的智能技术很感兴趣,而这本书恰好满足了我的需求。它不仅仅是对计算智能技术的介绍,更是深入探讨了这些技术是如何被应用到各个领域,并为我们带来了实际的效益。书中对进化计算的详细讲解,特别是遗传算法和粒子群优化,让我看到了“从自然界学习”的强大力量。作者通过丰富的案例,展示了这些算法如何在优化问题,例如生产调度、路径规划等方面,找到最优的解决方案。我特别喜欢书中对这些算法的“思维过程”的解释,它帮助我理解了算法背后的逻辑和设计思想,而不仅仅是死记硬背公式。此外,书中对神经网络的阐述也十分到位,从基础的神经网络结构到更复杂的深度学习模型,都进行了清晰的介绍,并结合了大量实际应用场景,例如在推荐系统、机器翻译等领域。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种思维方式的启发,它让我看到了计算智能在解决现实世界复杂问题时的无限可能,并激发了我进一步深入学习和实践的热情。

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这本书,让我对“计算智能”这个看似遥远的概念有了全新的认识。我一直以为它只是存在于实验室里的理论,但《计算智能及其应用》彻底改变了我的看法。它以一种非常系统的方式,将计算智能的各个分支——包括模糊逻辑、神经网络和进化计算——有机地结合起来,并且详细阐述了它们在各个领域的实际应用。书中对模糊逻辑的介绍,让我理解了如何处理现实世界中固有的不确定性和模糊性,这在许多工程控制和决策支持系统中尤为重要。例如,如何根据“温度略高”这样的模糊条件来调整空调的运行模式,其背后的精妙设计让我惊叹。而对于神经网络的讲解,更是让我窥见了深度学习的强大能力,从图像识别到自然语言处理,这些技术已经深刻地改变了我们的生活。作者通过丰富的案例研究,展示了计算智能如何在交通管理、医疗诊断、金融建模等领域发挥关键作用。我特别欣赏书中对这些案例的深入剖析,它不仅仅是列举了应用,更是详细讲解了背后的逻辑和算法。这本书让我意识到,计算智能并非遥不可及,而是触手可及,并且正在以惊人的速度改变着我们的世界。

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坦白说,《计算智能及其应用》的封面设计就吸引了我,简洁而富有科技感,而内容更是没有让我失望。这本书非常注重理论与实践的结合,让我深刻体会到计算智能并非空中楼阁,而是可以落地解决实际问题的强大工具。书中对于各种智能算法的介绍,如蚁群算法、粒子群优化等,不仅清晰地阐述了其背后的数学原理,更重要的是,它详细地列举了这些算法在不同领域的应用案例。例如,在物流配送路径优化方面,蚁群算法是如何模仿蚂蚁寻找最短路径的行为来高效解决复杂问题;在金融市场预测中,粒子群优化是如何帮助找到最优的投资组合。作者在解释这些算法时,常常使用流程图和伪代码,这对于我这样需要动手实践的读者来说,非常有帮助。我尝试着去理解书中提供的代码片段,并尝试在自己的环境中进行模拟,感受算法的运行过程。这种“学以致用”的学习方式,极大地增强了我对计算智能的理解和掌握。这本书的价值不仅在于传授知识,更在于培养一种解决问题的能力和思维模式,让我开始思考如何将这些强大的工具应用到我自己的学习和工作之中,解决那些曾经看似棘手的难题。

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在阅读《计算智能及其应用》之前,我对“计算智能”的理解非常有限,更倾向于将其等同于传统的人工智能,例如基于规则的系统。这本书的出现,极大地拓宽了我的视野。它深入浅出地介绍了计算智能的几个关键分支,尤其是在模糊系统和神经网络方面,给我留下了深刻的印象。作者对于模糊逻辑的阐述,让我理解了如何用更贴近人类思维的方式来处理不确定性和模糊性,这在很多实际应用中,比如家电的智能控制、工业过程的优化等方面,起到了至关重要的作用。书中关于神经网络的部分,不仅仅停留在介绍基础的感知机和多层感知机,更是详细地讲解了深度学习的原理和发展,包括CNN在图像识别领域的惊人表现,以及RNN在序列数据处理方面的强大能力。我特别欣赏书中对这些技术的应用案例的深度剖析,例如如何利用CNN来识别医学影像中的病灶,或者如何利用RNN来生成自然语言文本。这些案例让我真切地感受到计算智能在解决现实世界复杂问题时的巨大潜力。这本书不仅传授了知识,更重要的是,它培养了我一种全新的思维方式,让我开始用一种更具创造性和灵活性的方式去思考如何利用计算的力量解决问题。

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我必须承认,在拿起《计算智能及其应用》之前,我对“计算智能”的理解仅限于模糊的“人工智能”概念,认为它与科幻电影中的机器人和超能电脑息息相关。然而,这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种严谨又不失趣味的方式,带领我认识了计算智能的几个核心分支,特别是模糊逻辑和专家系统。书中对模糊逻辑的阐述,让我理解了如何处理现实世界中模糊不清、难以量化的信息,这在很多工程应用中至关重要。比如,在控制系统中,如何用“温度略高”而不是精确的数值来驱动决策,这其中蕴含的智慧令我惊叹。专家系统的部分更是让我看到了知识工程的魅力,如何将人类专家的经验和知识转化为机器可以理解和执行的规则,这在医疗诊断、金融风控等领域具有不可估量的价值。作者通过详实的案例研究,展示了这些技术如何在实际应用中解决复杂问题,例如在天气预报、交通流量控制等场景中,计算智能是如何提升效率和准确性的。我特别喜欢书中对这些应用场景的细致剖析,它让我看到了理论知识如何转化为看得见摸得着的成果。这本书不仅仅是技术手册,更像是打开了一扇通往更智能、更高效决策世界的大门,让我对未来科技的发展充满了期待。

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这本书简直是打开了我对“计算智能”这个领域的一扇新大门。在阅读之前,我总觉得它只是一个抽象的概念,充斥着晦涩难懂的数学公式和理论框架。然而,《计算智能及其应用》以一种极其生动且富有启发性的方式,将这一宏大领域拆解成了易于理解的组成部分。作者巧妙地从最基础的生物启发式算法入手,比如遗传算法,让我看到了自然界进化过程中隐藏的强大计算能力是如何被模拟和应用的。他们没有停留在理论层面,而是深入浅出地介绍了如何将这些算法应用到实际问题中,从优化调度到模式识别,每一个案例都让我感受到计算智能的强大力量。更让我印象深刻的是,书中对神经网络的讲解,它不仅仅是介绍BP算法等经典模型,更是深入探讨了深度学习的演进,以及卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等在图像识别、自然语言处理等领域的突破性进展。作者在解释这些复杂概念时,常常借助生动的类比和直观的图示,让我这个非科班出身的读者也能轻松跟上思路。阅读过程中,我多次被书中那些“原来如此”的时刻所打动,仿佛一直以来困扰我的许多技术难题,突然间有了豁然开朗的感觉。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种思维方式的引导,让我开始用一种全新的视角去审视我们周围日益智能化的世界。它激发了我进一步探索这个领域的浓厚兴趣,并为我后续深入学习和实践打下了坚实的基础。

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这本书,让我对“计算智能”这个概念有了脱胎换骨的理解。在阅读《计算智能及其应用》之前,我对计算智能的认知还停留在非常表面的层面,更多的是一种模糊的概念性认知。然而,这本书以一种非常系统且易于理解的方式,将计算智能的几个核心分支——模糊逻辑、神经网络和进化计算——进行了深入的阐述,并且重点突出了它们在各种实际场景中的应用。我尤其对书中对神经网络的讲解印象深刻,它不仅仅是介绍了一些基础的算法,更是详细地讲解了深度学习的原理和发展,以及卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在图像识别、自然语言处理等领域的突破性进展。作者通过生动的案例研究,展示了这些技术如何被应用于解决各种复杂的实际问题,例如在智能交通系统中,如何利用计算智能来优化交通流量;在医疗领域,如何利用神经网络来辅助诊断疾病。这些案例让我真切地感受到计算智能的强大力量,以及它如何改变着我们的生活和工作方式。这本书不仅传授了知识,更重要的是,它培养了我一种解决问题的思维模式,让我开始思考如何将这些强大的工具应用到我自己的学习和工作之中,解决那些曾经看似棘手的难题。

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《计算智能及其应用》是一本我近期阅读过的、最能激发我思考的书籍之一。我一直对人工智能领域很感兴趣,但总觉得它过于高深,难以入门。这本书以一种非常友好的方式,将计算智能的核心概念和技术娓娓道来。书中对进化计算的介绍,特别是遗传算法的应用,让我对“模拟自然”来解决问题的方法产生了浓厚的兴趣。作者通过生动的例子,展示了遗传算法如何在搜索最优解、解决组合优化问题等方面发挥出惊人的效果。从早期的车间调度问题,到现代的物流路径规划,遗传算法的威力让我叹为观止。此外,书中对神经网络的讲解也十分详尽,从基础的神经元模型到复杂的深度学习架构,作者都做了清晰的梳理。我尤其喜欢书中关于如何训练神经网络的部分,包括各种优化算法的介绍,以及如何处理过拟合等问题。这些细节的讲解,让我对如何构建和调优一个有效的神经网络有了更深的认识。这本书不仅仅是知识的堆砌,更是一种思维的启迪,它让我看到了计算智能在解决复杂问题时的多样性和灵活性,并激发了我深入探索这个充满活力的领域的决心。

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在翻阅《计算智能及其应用》之前,我对于“计算智能”的理解,仅限于一些零散的科幻概念和新闻报道,觉得它离现实生活有些遥远。然而,这本书的出现,彻底颠覆了我的固有认知。它以一种非常系统且富有逻辑的方式,深入浅出地介绍了计算智能的几个主要分支,特别是模糊逻辑和专家系统。作者在讲解模糊逻辑时,非常巧妙地运用了生活中的例子,比如如何用“温度适宜”来描述一个舒适的温度范围,而不是一个精确的数值。这让我理解了模糊逻辑在处理现实世界中不确定性和模糊性方面的强大作用,以及它在智能控制、决策支持等领域的广泛应用。同时,书中对专家系统的介绍,也让我看到了如何将人类专家的知识和经验转化为机器可执行的规则,这在医疗诊断、故障排除等需要高度专业知识的领域,具有极其重要的价值。我特别欣赏书中对这些技术在实际应用中的案例分析,它们让我真切地感受到了计算智能如何解决那些传统方法难以应对的复杂问题,从而为我的学习和工作带来了新的启发。

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《计算智能及其应用》这本书,就像是一把钥匙,为我打开了通往一个充满智慧和可能性的世界的大门。在阅读之前,我对“计算智能”的理解仅停留在一些模糊的概念上,对它的实际应用知之甚少。然而,这本书以一种非常直观和易于理解的方式,系统地介绍了计算智能的几个核心支柱。我尤其对书中关于进化计算的阐述印象深刻,特别是遗传算法和粒子群优化。作者通过生动的比喻和清晰的流程图,让我明白了这些算法是如何模拟自然界的进化过程和群体行为来解决复杂优化问题的。例如,在工程设计中,如何利用遗传算法来寻找最优的结构参数,或者在机器人路径规划中,如何利用粒子群优化来找到高效的移动策略。这些案例让我看到了计算智能在解决实际问题时的强大能力和创造性。此外,书中对神经网络的讲解也十分到位,从基础的感知机到更复杂的深度学习模型,作者都进行了详实的介绍,并且穿插了大量的实际应用案例,例如在图像识别、语音识别以及推荐系统等领域。这本书让我对计算智能的认知不再是停留在表面,而是有了更深入的理解和更广阔的视野,也激发了我进一步探索和学习的强烈愿望。

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