Nature-Inspired Informatics for Intelligent Applications and Knowledge Discovery pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Chiong, Raymond

出品人:

页数:427

译者:

出版时间:

价格:1390.00 元

装帧:

isbn号码:9781605667058

丛书系列:

图书标签:

• Nature-Inspired Computing
• Intelligent Systems
• Knowledge Discovery
• Artificial Intelligence
• Bio-inspired Algorithms
• Machine Learning
• Data Mining
• Computational Intelligence
• Optimization Algorithms
• Swarm Intelligence

《智能应用与知识发现中的仿生信息学》 核心内容概述 本书深入探讨了如何借鉴自然界精妙的运行机制，构建更强大、更智能的信息处理系统，并在此基础上挖掘隐藏的知识。我们关注的是那些在生命体漫长进化过程中形成的、解决复杂问题的优雅解决方案，并将其转化为可操作的计算模型和算法。核心理念在于，大自然是解决信息处理、模式识别、优化决策等问题的终极导师，通过理解和模仿其原理，我们可以突破现有技术的局限，实现前所未有的智能应用和深入的知识发现。 第一部分：仿生学原理与信息学交汇 本部分奠定了全书的理论基础，详细阐述了自然界中普遍存在的、能够激发智能信息学设计的关键原理。 进化计算的基石： 我们将详细介绍自然选择、遗传变异、适者生存等基本进化论概念，并阐释这些概念如何被抽象为遗传算法、遗传编程、进化策略等计算框架。重点在于这些算法如何通过模拟群体搜索来解决复杂优化问题，例如在工程设计、参数调优、组合优化等领域。我们将深入分析它们的优势、局限性以及在不同问题场景下的适用性。 蚁群与蜂群的智慧： 探索群体智能的魅力，重点关注蚁群觅食、蜂群协同等现象。我们将深入解析信息素的动态更新机制、分散式决策过程以及个体简单规则如何涌现出全局最优行为。这部分将详细介绍蚁群系统（ACS）、粒子群优化（PSO）等经典算法，并展示它们在路径规划、调度问题、数据聚类等方面的卓越表现。 神经网络的神经元启示： 回溯人工神经网络的源头——生物神经元的结构与功能。我们将详细介绍神经元的激活机制、突触连接的可塑性（学习）以及大规模神经网络如何协同工作实现感知、记忆和决策。这部分将涵盖感知机、多层感知机、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等早期和经典模型，并讨论它们在图像识别、自然语言处理等领域的开创性贡献。 免疫系统的自适应防御： 深入研究生物免疫系统如何识别、清除病原体，并具备记忆能力。我们将详细分析免疫细胞的识别机制、免疫网络模型以及负选择和正选择在维持系统稳定性和生成多样性中的作用。这将引出免疫算法、人工免疫系统（AIS）等概念，并展示它们在异常检测、模式识别、安全防护等领域的应用潜力。 其他自然启发模型： 除了上述主流模型，我们还将简要介绍其他具有潜力的仿生学思想，例如基于DNA计算的并行处理思想、基于生物化学反应的模糊逻辑系统、以及基于形态发生（morphogenesis）的自组织建模等，为读者提供更广阔的视野。 第二部分：仿生信息学在智能应用中的实践 本部分将聚焦于如何将第一部分介绍的仿生学原理转化为具体的智能应用，覆盖了当前人工智能领域的热点问题。 优化与搜索的智能利器： 详细阐述进化算法、粒子群优化等在解决各类复杂优化问题中的具体应用。例如，在组合优化领域，如何利用遗传算法求解旅行商问题、背包问题；在工程设计中，如何通过进化策略优化产品结构参数；在机器学习中，如何用它们来优化模型超参数。我们将提供详细的算法流程、关键参数设置以及实际案例分析。 模式识别与分类的精准捕捉： 探讨仿生神经网络、免疫算法在模式识别和分类任务中的强大能力。重点分析CNN在图像识别中的层级特征提取，RNN在序列数据（如语音、文本）中的时序建模，以及免疫算法在异常值检测、欺诈识别等场景下的鲁棒性。我们将展示如何构建和训练这些模型，并评估其在不同数据集上的性能。 数据挖掘与知识发现的深度挖掘： 介绍如何利用仿生信息学技术从海量数据中挖掘隐藏的模式、关联规则和潜在知识。例如，如何使用蚁群算法进行聚类分析，发现数据中的自然分组；如何利用遗传编程自动生成规则或模型，揭示变量间的复杂关系；以及如何结合其他仿生技术来构建推荐系统或预测模型。 控制系统的自适应与鲁棒性： 探讨仿生学原理如何用于设计更智能、更具适应性的控制系统。例如，如何利用模糊逻辑（受生物反馈机制启发）实现对复杂动态系统的平滑控制；如何利用进化算法优化控制器参数，使其在不同工况下都能表现良好；以及如何利用免疫系统原理来构建具备自修复和自适应能力的控制网络。 机器人与智能体的协同： 关注仿生学在多机器人协同、智能体之间的通信与协作方面的应用。例如，如何模拟蚁群觅食行为来实现机器人队伍的路径规划和任务分配；如何借鉴蜂群的群体决策机制来协调无人机群的侦察任务；以及如何设计具备学习和适应能力的自主机器人。 第三部分：仿生信息学在知识发现中的前沿探索 本部分将目光投向更具挑战性的知识发现领域，以及仿生信息学在该领域的新兴应用与未来发展方向。 从数据到知识的转化： 深入研究如何利用仿生信息学技术，不仅从数据中提取模式，更能将其转化为可理解、可操作的知识。例如，如何使用遗传编程自动生成解释性强的规则集，揭示因果关系；如何利用神经网络的分布式表示能力来构建概念层次或本体；以及如何结合知识图谱技术，利用仿生算法进行知识推理和补充。 科学发现与假说生成： 探讨仿生信息学在加速科学研究和生成新假说方面的潜力。例如，如何利用进化算法在海量文献中发现隐藏的科学联系，提出新的研究方向；如何利用模拟生物系统行为的模型来探索复杂的科学现象，并从中提炼出新的理论；以及如何构建智能系统来辅助科学家进行实验设计和结果分析。 生物信息学与计算生物学： 重点介绍仿生信息学在分析生物大数据、理解生命过程中的独特优势。例如，如何利用基因算法优化蛋白质结构预测；如何利用神经网络分析基因表达数据，揭示疾病机制；以及如何利用免疫算法设计药物分子或预测药物的有效性。 复杂系统建模与仿真： 阐述仿生学原理如何帮助我们理解和建模复杂的社会、经济、生态等系统。例如，如何模拟人群的涌现行为来预测交通拥堵；如何利用进化博弈论分析经济体的竞争与合作；以及如何构建模拟生态系统动态变化的模型，研究物种的演化和相互作用。 面向未来的挑战与机遇： 展望仿生信息学在人工智能伦理、可解释性AI、通用人工智能等领域的未来发展。我们将讨论如何设计更具透明度和可信度的仿生模型，如何利用仿生原理实现更强大的学习能力和泛化能力，以及如何应对在未来智能应用中可能出现的伦理和社会挑战。 本书旨在为研究人员、工程师、学生以及对人工智能和知识发现感兴趣的读者提供一个全面而深入的视角，让他们能够理解和运用自然界的智慧，创造出真正智能化的解决方案。

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