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

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出版者:

作者:Mehnen, Jorn (EDT)/ Koppen, Mario (EDT)/ Saad, Ashraf (EDT)/ Tiwari, Ashutosh (EDT)

出品人:

页数:568

译者:

出版时间:

价格:2617.00 元

装帧:

isbn号码:9783540896180

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

《模糊逻辑与神经网络：智能系统的新基石》 在日新月异的科技浪潮中，人类对智能系统的探索从未止步。从最初的机械自动化，到如今纷繁复杂的机器学习算法，我们不断试图赋予机器理解、学习、决策的能力，以期解决现实世界中那些难以用传统逻辑和算法精确描述的问题。在这一探索过程中，一系列开创性的理论应运而生，其中，“软计算”（Soft Computing）的概念，以其独特的视角和强大的适应性，为构建更接近人类智能的系统提供了全新的思路和强大的工具。 本书《模糊逻辑与神经网络：智能系统的新基石》并非仅仅是对软计算概念的泛泛介绍，而是深入挖掘了构成软计算核心的两大支柱——模糊逻辑（Fuzzy Logic）和神经网络（Neural Networks）——的精髓及其在构建先进智能系统中的关键作用。本书旨在为读者提供一个全面而深入的理解，帮助他们掌握这些强大的技术，并将其应用于解决现实世界的复杂问题。 第一部分：模糊逻辑——驾驭不确定性与模糊性的力量 在理解智能系统之前，我们首先需要认识到现实世界固有的复杂性和不确定性。与二进制的“是”或“否”、“真”或“假”的精确逻辑不同，人类的思维往往是在模糊的边界和程度之间进行判断和推理。例如，“天气很热”、“这个人很高”这些描述，都无法用一个精确的数值来界定。模糊逻辑的诞生，正是为了模拟人类这种处理模糊信息的思维方式。 本书的第一部分将带领读者穿越模糊逻辑的迷人世界。我们将从模糊集合（Fuzzy Sets）的概念入手，解释如何用隶属度函数（Membership Functions）来量化事物的不确定性。读者将学习到如何构建和操作模糊集合，理解“部分属于”这一概念如何打破传统集合的 rigid boundaries。 接着，我们将深入探讨模糊规则（Fuzzy Rules）的构建。模糊规则是模糊逻辑推理的核心，它们模仿了人类专家基于经验和直觉进行判断的过程。我们将学习如何将语言化的描述，如“如果温度很高且湿度很大，则风扇速度应该快”，转化为计算机可以理解的模糊规则。本书将详细介绍模糊推理的过程，包括模糊化（Fuzzification）、推理（Inference）和去模糊化（Defuzzification）等关键步骤。读者将掌握如何利用这些步骤，将模糊的输入转化为精确的输出，从而实现对复杂系统的控制和决策。 此外，本书还将介绍不同类型的模糊推理系统，例如Mamdani型和Sugeno型模糊推理系统，并分析它们各自的优缺点以及适用的场景。我们将通过大量的实例，展示模糊逻辑在电器控制、自动驾驶、医疗诊断、金融预测等领域的成功应用，让读者深刻理解模糊逻辑如何有效地处理那些难以精确建模的系统。 第二部分：神经网络——模仿生物神经元，构建学习型系统 如果说模糊逻辑是处理不确定性的利器，那么神经网络则是构建能够学习和适应的智能系统的基石。受到生物大脑中神经元相互连接、传递信号的机制启发，人工神经网络（Artificial Neural Networks）试图模拟这一过程，从而赋予计算机学习和模式识别的能力。 本书的第二部分将深入剖析神经网络的奥秘。我们将从最基本的感知器（Perceptron）开始，理解单个神经元的输入、加权、激活函数和输出的运作机制。在此基础上，我们将逐步引入多层感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP），并详细讲解反向传播算法（Backpropagation Algorithm）。反向传播算法是训练神经网络的核心，它通过不断调整网络权重，使得网络的输出越来越接近目标值，从而实现学习。 本书将详细阐述各种重要的神经网络结构，包括： 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 专注于图像识别和处理，理解其卷积层、池化层等结构如何有效地提取图像特征。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 适用于处理序列数据，如文本和时间序列，揭示其隐藏状态和记忆机制如何捕捉时间依赖性。 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）： 作为RNN的改进型，解决传统RNN的长期依赖问题，展示其在自然语言处理、语音识别等领域的强大能力。 自组织映射网络（Self-Organizing Maps, SOMs）： 用于无监督学习，实现数据的降维和可视化。 我们将不仅仅停留在理论层面，更会深入探讨神经网络的训练过程中的挑战，如过拟合（Overfitting）、欠拟合（Underfitting）以及如何通过正则化（Regularization）、早停（Early Stopping）等技术来优化模型性能。本书还将介绍一些新兴的神经网络架构，如生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）和Transformer模型，为读者打开更广阔的视野。 第三部分：软计算的融合与协同——构建更强大的智能体 软计算的真正力量，在于其将模糊逻辑、神经网络以及其他相关技术（如遗传算法、粒子群优化等，尽管本书重点聚焦前两者）进行融合，以应对更加复杂和动态的挑战。本书的第三部分将着力于探讨这种融合的可能性与实践。 我们将介绍如何将模糊逻辑与神经网络相结合，形成模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks, FNNs）。这种混合模型既继承了模糊逻辑处理模糊信息和提供可解释性的优点，又融合了神经网络强大的学习能力和模式识别能力。读者将学习到如何设计和训练FNNs，以及它们在需要精确控制和模糊推理相结合的场景中的优势，例如智能制造、机器人控制和复杂决策支持系统。 此外，本书还将探讨如何利用神经网络来优化模糊逻辑系统的参数，例如自动调整隶属度函数或模糊规则。反之，模糊逻辑的解释性也可以帮助我们理解神经网络的决策过程，提升其透明度和可靠性。 本书的每一章都将配有精心设计的实例和练习，引导读者动手实践。从简单的模糊逻辑控制器设计，到训练一个用于图像分类的深度神经网络，再到构建一个融合了模糊逻辑和神经网络的智能决策系统，本书将提供完整的代码示例和详细的步骤指导，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 本书的目标读者： 对人工智能、机器学习和智能系统感兴趣的学生和研究人员。 希望将软计算技术应用于解决实际问题的工程师和开发者。 希望深入理解模糊逻辑和神经网络工作原理的科研工作者。 对构建更智能、更具适应性系统的技术爱好者。 《模糊逻辑与神经网络：智能系统的新基石》旨在成为您探索软计算世界的可靠伙伴。通过本书，您将不仅掌握构建智能系统的强大工具，更能深刻理解其背后的思想精髓，为未来智能技术的创新与发展奠定坚实的基础。

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