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出版者:Springer

作者:Mumford, Christine L. (EDT)/ Jain, Lakhmi C. (EDT)

出品人:

页数:732

译者:

出版时间:2009-7-21

价格:USD 419.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783642017988

丛书系列:

图书标签:

• 计算智能
• 人工智能
• 机器学习
• 优化算法
• 神经网络
• 模糊逻辑
• 进化计算
• 数据挖掘
• 模式识别
• 专家系统

《计算智能：重塑未来思维的基石》 在信息爆炸的时代，我们正经历着一场深刻的认知革命。数据以前所未有的速度增长，复杂性指数级攀升，传统的分析方法已然捉襟见肘。在此背景下，一种全新的智能范式应运而生，它汲取自然界亿万年演化的智慧，融合了前沿的数学理论和强大的计算能力，为我们理解和解决复杂问题提供了前所未有的强大工具。《计算智能：重塑未来思维的基石》正是这一领域的深度探索，它并非仅仅是技术手册，而是一场关于思维方式的革新，一场关于智能本质的追问，一场关于构建更美好未来的蓝图。 这本书将带领读者踏上一段穿越计算智能核心领域的旅程。我们不仅会审视其主要分支——神经网络、模糊系统和进化计算，更会深入剖析它们各自的独特机制、强大的能力以及在现实世界中的广泛应用。这不仅仅是知识的堆砌，更是智慧的启迪，旨在帮助读者构建起一个全面而深刻的计算智能知识体系。 第一部分：神经网络的神经元奥秘与深度探索 我们将从神经网络的基石——神经元模型开始。你会了解什么是感知器，它是如何模拟生物神经元的简单决策过程的，以及它在处理线性可分问题上的局限性。随后，我们将逐步深入，探索多层感知器（MLP）的强大之处，理解反向传播算法如何实现学习，以及激活函数的引入如何赋予网络处理非线性问题的能力。 本书将重点介绍各种经典的神经网络架构，例如： 卷积神经网络（CNN）：深入剖析其在图像识别、目标检测等领域的革命性贡献。你将理解卷积层、池化层、全连接层的运作原理，以及它们如何协同工作，从原始像素中提取有意义的特征。我们将讨论其在计算机视觉、医学影像分析、自动驾驶等领域的具体应用案例，揭示其如何“看见”和“理解”世界。 循环神经网络（RNN）：探讨其处理序列数据的独特能力。你将理解隐藏状态如何存储历史信息，以及它在自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测等任务中的关键作用。我们将详细讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进型RNN，解释它们如何克服传统RNN的梯度消失问题，实现对长期依赖关系的有效捕捉。 生成对抗网络（GAN）：揭示其在图像生成、风格迁移、数据增强等领域的惊人创造力。你将理解生成器和判别器之间“博弈”式的训练过程，以及这种对抗如何驱动生成器产生越来越逼真的输出。本书将通过实际案例，展示GAN在艺术创作、游戏开发、虚拟现实等方面的无限可能。 此外，我们还将触及前沿的Transformer模型，理解其在NLP领域取得的突破性进展，以及它如何通过注意力机制实现并行计算和全局信息整合，为机器翻译、文本摘要、问答系统等应用带来革命性的提升。 第二部分：模糊系统的“模糊”智慧与精确决策 现实世界充满了模糊性和不确定性。传统的二值逻辑（是/否，0/1）往往难以应对这种复杂性。《计算智能：重塑未来思维的基石》将带领读者领略模糊逻辑的魅力。你将理解模糊集合、隶属函数以及模糊规则如何将人类的直观知识和经验转化为计算机可理解的形式。 我们将深入探讨： 模糊推理系统（FIS）：理解其从模糊输入到模糊输出的推理过程。我们将详细讲解模糊化、模糊推理和去模糊化这三个关键步骤，并通过实际例子，展示FIS如何在控制系统、决策支持系统、故障诊断等领域做出鲁棒且灵活的决策。 模糊聚类：探讨其如何处理数据点对多个簇的归属度，从而更准确地揭示数据的内在结构。我们将介绍模糊C均值（FCM）算法，并讨论其在市场细分、图像分割、生物信息学等领域的应用。 神经模糊系统（NFS）：融合神经网络的学习能力与模糊系统的表达能力，实现更强大、更具适应性的智能系统。你将理解NFS如何通过学习调整模糊规则和隶属函数，从而处理更复杂的问题。 通过对模糊系统的深入剖析，你将学会如何利用“模糊”的智慧，在信息不完全或存在噪声的情况下，做出明智而有效的决策。 第三部分：进化计算的“适者生存”与智能优化 自然界通过进化不断优化生物的适应性。《计算智能：重塑未来思维的基石》将揭示进化计算如何借鉴这一自然法则，解决复杂优化问题。你将理解遗传算法（GA）如何模拟自然选择、交叉和变异等过程，在海量可能性中寻找最优解。 本书将详细阐述： 遗传算法（GA）：深入理解其编码、选择、交叉、变异等核心算子，并通过具体的优化问题（如旅行商问题、函数优化），演示GA如何逐步收敛到最优或接近最优的解。 粒子群优化（PSO）：探索其基于鸟群觅食行为的优化机制，理解粒子如何通过自身经验和群体经验来调整搜索方向，实现高效的全局搜索。 差分进化（DE）：学习其简单而强大的变异和交叉策略，理解其在解决高维、复杂优化问题时的优越性。 遗传编程（GP）：揭示其通过演化计算机程序来解决问题的方法，理解其在自动化设计、机器学习模型发现等领域的潜力。 我们将通过丰富的案例，展示进化计算在工程设计、资源调度、金融建模、机器学习模型选择等领域的强大应用，证明“适者生存”的自然法则同样适用于智能算法的设计与优化。 第四部分：计算智能的融合与未来展望 计算智能的真正力量往往体现在其融合之中。本书将不仅仅停留在对各个分支的独立介绍，更将深入探讨不同计算智能技术之间的协同作用。你将了解混合智能系统如何结合神经网络的模式识别能力、模糊系统的鲁棒决策能力和进化计算的优化能力，创造出超越单一技术性能的强大解决方案。 我们将讨论： 神经模糊系统的集成 基于进化算法优化神经网络 模糊逻辑在增强神经网络可解释性方面的作用 多智能体系统中的计算智能应用 最后，《计算智能：重塑未来思维的基石》将放眼未来，探讨计算智能在人工智能、大数据分析、物联网、机器人技术、生物技术等领域的最新发展趋势和潜在影响。我们将思考，计算智能如何帮助我们应对气候变化、疾病治疗、资源短缺等全球性挑战，以及它将如何深刻地改变我们的工作、生活乃至整个社会。 这本书不仅是一次知识的传递，更是一次思维的启蒙。它旨在培养读者运用计算智能的视角去观察世界、分析问题，并为构建一个更加智能、高效和美好的未来贡献力量。无论你是学生、研究人员，还是希望在技术前沿探索的实践者，《计算智能：重塑未来思维的基石》都将是你不可或缺的向导。它将点燃你对智能的无限好奇，激发你对复杂问题的解决热情，让你成为驾驭计算智能浪潮的弄潮儿。

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