Applications of Soft Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Dahal, Keshav 编

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:

价格:$ 247.47

装帧:

isbn号码:9783540880783

丛书系列:

图书标签:

• Soft Computing
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Fuzzy Logic
• Neural Networks
• Optimization
• Data Mining
• Pattern Recognition
• Computational Intelligence
• Algorithms

好的，以下是一本名为《Applications of Soft Computing》的图书的详细简介，这份简介着重描述了该书涵盖的内容，并避免提及您提供的原书名，同时力求内容详实自然。 --- 图书名称：《智能计算方法的应用：理论、算法与前沿实践》 图书简介 本专著深入剖析了智能计算领域中一系列关键方法论的理论基础、核心算法及其在现实世界复杂问题求解中的广泛应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础概念到尖端研究成果的多个层面，旨在为高等院校师生、科研人员以及工程技术人员提供一份全面而实用的参考指南。 本书的核心关注点在于那些旨在模拟人类认知、学习和决策过程的计算范式。我们不再局限于传统的精确数学模型，而是聚焦于处理不确定性、模糊性、非线性和大规模数据挑战的智能技术。全书共分为六大部分，循序渐进地构建了读者对该领域的认知框架。 第一部分：智能计算的基石与理论基础 本部分首先为读者奠定了坚实的理论基础。我们将对智能计算的哲学思想进行梳理，探讨其与经典控制论和优化理论的区别与联系。重点介绍了处理不确定性的两种主要数学工具：模糊集理论和概率论。其中，模糊集理论部分详细阐述了隶属函数的设计、模糊推理机（Mamdani和Sugeno模型）的构建逻辑，以及模糊逻辑在决策支持系统中的初步应用。概率论部分则侧重于贝叶斯方法和随机过程在系统建模中的作用。此外，本部分还引入了“软计算”这一概念的早期发展历程，界定其与硬计算（Hard Computing）的本质差异，强调了近似性、鲁棒性和低计算成本的优势。 第二部分：人工神经网络的深度探索 人工神经网络（ANNs）是本书的重中之重。本部分系统地介绍了经典的前馈网络（如多层感知机，MLP）及其训练算法——反向传播（BP）的数学细节与收敛性分析。随后，我们转向更具现代意义的深度学习架构。 深度前馈网络（DFN）的结构、激活函数的演变（从Sigmoid到ReLU及其变体）被深入讨论。紧接着，本书详细解析了卷积神经网络（CNNs）在图像处理中的革命性作用，包括卷积核的设计原理、池化层的选择以及经典模型（如LeNet, AlexNet, VGG）的结构剖析。在序列数据处理方面，循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）的内部工作机制、梯度消失问题的解决策略被详尽阐述，并展示它们在自然语言处理（NLP）中的初期应用案例。 第三部分：进化计算与群体智能优化 进化计算是解决复杂全局优化问题的强大工具。本部分着力于介绍和对比几类主流的进化算法。 遗传算法（GA）的编码、选择、交叉和变异操作被细致地分解，并探讨了适应度函数设计对收敛性能的关键影响。随后，我们深入探讨了遗传编程（GP）在自动发现程序结构上的潜力。群体智能方面，本书重点介绍了粒子群优化（PSO）算法，分析了其速度和位置更新方程中惯性权重和学习因子对搜索行为的调节作用。此外，蚁群优化（ACO）在路径规划和组合优化问题中的应用机制也得到了充分阐释，包括信息素的更新规则和启发式信息的使用。 第四部分：智能系统集成与混合方法 本部分超越了单一算法的范畴，聚焦于如何将不同的智能技术进行有效融合，以应对超越单一模型处理能力的问题。 一是神经模糊系统（Neuro-Fuzzy Systems，如ANFIS）：详细阐述了如何利用神经网络的学习能力来自动优化模糊系统的隶属函数和规则库，实现了从数据中学习模糊规则的目标。二是进化算法与神经网络的结合：探讨了如何利用遗传算法或PSO来优化神经网络的权重、结构拓扑，或用作全局搜索引导策略，克服BP算法易陷入局部最优的缺陷。三是智能代理与多智能体系统（MAS）：讨论了智能体间的协作、竞争机制，以及它们在分布式决策和复杂系统控制中的应用潜力。 第五部分：关键领域的应用案例分析 本部分通过一系列具体的工程和科学案例，展示了前述理论和算法的实际威力。 1. 模式识别与计算机视觉： 涵盖了基于模糊分类器的图像分割、基于深度学习的物体检测与识别（如早期YOLO/SSD思想的雏形），以及手写字符识别的系统实现。 2. 控制系统设计： 重点介绍了模糊PID控制器（Fuzzy PID）的设计原理，如何利用模糊逻辑处理非线性系统中的量化和规则化控制，以及神经网络自适应控制器的构建。 3. 数据挖掘与预测建模： 阐述了如何使用遗传算法优化支持向量机（SVM）的参数，以及利用时间序列预测模型（如LSTM）进行金融市场或环境数据的趋势预测。 4. 资源调度与物流优化： 展示了如何应用ACO和GA解决旅行商问题（TSP）和生产车间调度问题（Job Shop Scheduling）。 第六部分：前沿研究与未来展望 最后一部分将目光投向智能计算领域的前沿动态。本部分讨论了可解释性人工智能（XAI）的重要性，探讨了如何对复杂的黑箱模型进行事后分析和规则提取。我们还探讨了基于学习的优化（Learning to Optimize）的概念，即将优化问题本身视为一个学习任务。此外，本书对联邦学习、边缘智能中对计算资源和隐私保护的需求与现有软计算范式的契合点进行了初步探讨，为读者指明了未来的研究方向。 本书配有丰富的算法伪代码、清晰的数学推导和详尽的案例分析，旨在帮助读者不仅掌握“如何使用”这些智能工具，更深刻理解其“为何有效”的内在机理。 ---

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