Hybrid Architectures for Intelligent Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC

作者:Abraham Kandel

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:1992-02-21

价格:USD 229.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849342295

丛书系列:

图书标签:

人工智能
混合架构
智能系统
机器学习
深度学习
知识工程
专家系统
计算智能
系统设计
软件工程

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具体描述

Hybrid architecture for intelligent systems is a new field of artificial intelligence concerned with the development of the next generation of intelligent systems. This volume is the first book to delineate current research interests in hybrid architectures for intelligent systems. The book is divided into two parts. The first part is devoted to the theory, methodologies, and algorithms of intelligent hybrid systems. The second part examines current applications of intelligent hybrid systems in areas such as data analysis, pattern classification and recognition, intelligent robot control, medical diagnosis, architecture, wastewater treatment, and flexible manufacturing systems. "Hybrid Architectures for Intelligent Systems" is an important reference for computer scientists and electrical engineers involved with artificial intelligence, neural networks, parallel processing, robotics, and systems architecture.

《智能系统混合架构：融合之道》在当今飞速发展的技术浪潮中，人工智能（AI）已经不再是一个遥远的未来概念，而是深刻地渗透到我们生活的方方面面。从智能家居的便捷交互，到自动驾驶的精准决策，再到医疗诊断的辅助分析，智能系统正以前所未有的速度和广度重塑着我们的世界。然而，要构建真正强大、高效且具备高度适应性的智能系统，仅仅依赖单一的技术或模型往往显得捉襟见肘。《智能系统混合架构：融合之道》一书，深入探讨了构建下一代智能系统的关键——混合架构。本书并非一本孤立的技术手册，而是以一种宏观的视角，揭示了如何将不同类型的智能技术、算法和平台有机地融合在一起，形成协同效应，从而突破现有技术的局限，实现前所未有的智能水平。本书从基础概念出发，循序渐进地引导读者理解混合架构的核心理念。它首先回顾了当前主流的AI技术，包括但不限于深度学习、机器学习、符号主义AI、强化学习以及模糊逻辑等。作者详细阐述了每种技术的优势、劣势以及其适用的场景，为读者构建了一幅清晰的技术图景。在此基础上，本书重点聚焦于如何将这些看似独立的技术进行有效整合，创造出更加强大的“整体”。书中详细介绍了几种典型的混合架构模式。例如，“符号与连接主义的融合”部分，探讨了如何结合深度学习强大的模式识别能力与符号AI在推理和知识表示方面的优势，以解决传统深度学习在可解释性和泛化能力上的不足。作者通过生动的案例分析，展示了这种混合模型在自然语言理解、复杂决策制定等领域的卓越表现。另一重要章节关注“基于规则与基于数据的智能混合”。传统的专家系统虽然在特定领域拥有丰富的领域知识，但在处理海量、多变的非结构化数据时显得力不从心。而基于数据的AI则擅长从数据中学习模式，但其内在逻辑往往不透明。本书阐述了如何将这两种方法结合，既能利用领域知识指导数据驱动的学习过程，又能从数据中提取新的规则和知识，实现知识与数据的双向赋能。此外，本书还深入讨论了“多模态信息融合在智能系统中的应用”。现实世界的信息是多模态的，包括文本、图像、音频、视频等。智能系统需要能够理解和整合这些不同来源的信息，才能更全面地感知和理解环境。本书详细介绍了如何设计能够同时处理和分析多种模态数据的混合模型，以及如何利用跨模态的关联性来提升整体的智能水平。 “分布式与集中式智能的协同”是本书另一个重要的探讨方向。随着物联网（IoT）设备的普及，将智能计算能力部署到边缘设备（分布式智能）与在云端进行大规模数据处理和模型训练（集中式智能）的结合变得至关重要。本书阐述了如何设计能够实现边缘与云端协同工作的混合架构，以优化响应速度、降低网络带宽需求，并增强系统的鲁棒性。本书不仅仅停留在理论层面，更注重实际应用和工程实现。书中包含大量具有启发性的案例研究，涵盖了从智能交通、智慧医疗、金融风控到工业自动化等多个领域。这些案例清晰地展示了混合架构在解决实际问题时的强大能力，并为读者提供了宝贵的实践经验和技术参考。在构建混合架构的过程中，数据管理、模型训练、性能评估以及可解释性等都是不可忽视的挑战。本书为这些挑战提供了深入的分析和可行的解决方案。例如，在可解释性方面，作者介绍了如何通过引入符号推理或注意力机制等方法，来增强基于深度学习的混合模型的透明度，使得用户能够理解其决策过程。《智能系统混合架构：融合之道》是一本为AI研究者、工程师、数据科学家以及对未来智能系统发展充满兴趣的读者量身打造的著作。它不仅能够帮助读者建立对混合架构的全面认识，更能提供一套系统性的思维框架和实践指导，赋能读者去设计、构建和优化下一代更智能、更强大、更具适应性的智能系统。本书旨在激发创新，推动AI技术的边界，最终服务于人类社会的美好未来。