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出版者:武汉大学出版社

作者:胡宝清

出品人:

页数:648

译者:

出版时间:2010-6

价格:56.00元

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isbn号码:9787307076761

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• 模糊理论
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• 20170116
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《计算智能的基石：智能体决策与学习的数学模型》 内容简介 本书深入探讨了构建现代人工智能系统的核心数学框架与算法理论，聚焦于智能体（Agent）在不确定环境下的决策、感知、推理和学习机制。它并非专注于模糊集合论的特定应用，而是构建了一个更为宏大、更具工程实践价值的计算智能体系的理论基础。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础的概率论与信息论，到前沿的强化学习理论，再到复杂系统建模的动态规划方法。全书以“智能体如何有效处理不确定性并最大化长期效用”这一核心问题为导向，为读者提供了理解和设计复杂智能系统的数学工具箱。 第一部分：不确定性下的基础理论与概率建模（Uncertainty Foundation and Probabilistic Modeling） 本部分奠定了处理随机性和不确定性的数学基础，这是所有高级智能算法的基石。 第一章：概率论的现代视角与随机过程基础 本章首先回顾了经典概率论在信息度量上的局限性，并引入了更适合复杂系统描述的测度论视角。重点阐述了随机变量的联合分布、条件概率以及贝叶斯定理的严格形式。随后，深入分析了马尔可夫链（Markov Chains）和鞅（Martingales）等基础随机过程，这些工具是理解序列决策和时间序列分析的关键。特别强调了平稳性、遍历性和收敛性在构建长期稳定模型中的意义。 第二章：信息论与熵的度量 本章聚焦于如何量化信息、不确定性与冗余。详细介绍了香农熵（Shannon Entropy）、互信息（Mutual Information）和KL散度（Kullback-Leibler Divergence）的数学定义及其性质。书中展示了如何利用这些度量指标来评估感知系统的有效性、数据压缩的理论极限，以及在特征选择过程中衡量不同变量间的依赖关系。重点区分了基于概率分布的熵和基于集合划分的度量，为后续的决策边界设计打下基础。 第三章：统计推断与参数估计 本章转向如何从有限数据中可靠地估计系统参数。介绍了极大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）的推导过程，并探讨了它们在模型拟合中的权衡。高斯过程（Gaussian Processes）作为一种非参数的、基于核函数的回归与不确定性量化方法被详尽介绍，它允许我们在不预设模型形式的情况下对函数进行推断。此外，贝叶斯推断的迭代更新机制也被深入探讨。 第二部分：智能体的决策理论与最优控制（Agent Decision Theory and Optimal Control） 本部分将概率模型应用于智能体的实际决策过程，核心是动态规划和序列决策。 第四章：决策论与效用函数构建 本章系统地建立了理性决策的数学框架。定义了决策集、后果集和损失函数。核心内容包括期望效用理论（Expected Utility Theory），它指导智能体如何根据不同行动的可能后果来选择最优路径。此外，本章还讨论了风险厌恶度量（如冯·诺依曼-莫根斯特恩效用函数）在金融和安全领域决策中的应用。 第五章：经典动态规划与贝尔曼方程 本章是解决有限时域内序列决策问题的核心。详述了贝尔曼方程（Bellman Equations）的结构，包括最优值函数和最优策略的迭代定义。对比了值迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration）在求解有限地平线（Finite Horizon）和无限地平线（Infinite Horizon）问题时的收敛性与计算复杂度。本章通过详细的算例展示了动态规划如何解决资源分配和路径规划问题。 第六章：随机过程下的最优控制：马尔可夫决策过程（MDP） 本章将动态规划置于随机环境中，引出马尔可夫决策过程（MDP）。系统阐述了MDP的五个关键要素（状态、动作、转移概率、奖励函数和折扣因子）。重点解析了贝尔曼最优方程在随机环境下的形式，并深入研究了求解无限地平线MDP的折扣因子（Discount Factor）对策略稳定性的影响。本章强调了策略评估（Policy Evaluation）和策略改进（Policy Improvement）的迭代过程。 第三部分：强化学习的理论框架与算法（Theoretical Frameworks for Reinforcement Learning） 本部分从理论上剖析如何让智能体在无需完整环境模型的情况下进行学习和适应。 第七章：蒙特卡洛方法与时序差分（TD）学习 本章探讨了基于采样的方法。首先介绍了蒙特卡洛（MC）方法在估计累积奖励方面的应用，以及其对探索（Exploration）的需求。随后，引出了时序差分（TD）学习，特别是TD(0)算法。详细比较了MC方法和TD方法在偏差（Bias）和方差（Variance）上的权衡，解释了TD学习的“自举”（Bootstrapping）机制如何加速学习过程。 第八章：无模型控制：Q-学习与Sarsa 本章专注于无模型（Model-Free）的强化学习算法，即智能体无需事先知道环境的转移概率和奖励函数。重点分析了Q-学习（Off-Policy TD Control）和Sarsa（On-Policy TD Control）的更新规则及其收敛性证明。书中探讨了这些算法在实际应用中可能遇到的“过估计”问题，并引入了如Double Q-Learning等改进算法来提高估计的准确性。 第九章：函数逼近与深度学习的集成 当状态空间或动作空间巨大时，传统的表格法失效。本章讨论了如何使用函数逼近器（Function Approximators）来泛化学习到的策略和值函数，特别是利用线性函数逼近和神经网络。详细介绍了深度Q网络（DQN）背后的关键技术，如经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Networks），这些是实现大规模、高维状态空间决策的关键工程突破。 第四部分：高级主题与复杂性分析（Advanced Topics and Complexity Analysis） 本部分触及了更复杂的决策场景和理论分析工具。 第十章：策略梯度方法与Actor-Critic架构 与基于值函数的学习不同，策略梯度方法直接对策略函数进行优化。本章推导了策略梯度定理（Policy Gradient Theorem），并介绍了如REINFORCE算法。随后，深入剖析了Actor-Critic架构，展示了如何利用一个Critic网络来估计优势函数（Advantage Function），从而减少策略梯度的方差，提高学习效率。 第十一章：近似动态规划与启发式搜索 本章将理论算法与实际搜索方法相结合。讨论了在状态空间过于庞大而无法完全求解MDP时，如何利用启发式信息和搜索算法（如A搜索）与值函数估计相结合，实现有效的近似最优控制。这包括对蒙特卡洛树搜索（MCTS）在复杂游戏AI中的应用原理的数学剖析。 全书旨在为读者提供一个坚实、可量化的计算智能理论框架，支撑其在机器人学、自动化控制、金融建模和复杂系统优化等领域的设计与研究。（总字数：约1500字）

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《模糊理论基础》这个名字，如同一个引人入胜的谜语，瞬间勾起了我内心深处的好奇心。我一直觉得，现实世界中充斥着各种各样的“模糊”地带，从清晨弥漫的薄雾，到夕阳余晖下的剪影，再到人们内心深处难以言说的复杂情感，都带着一种难以精确描绘的韵味。传统的二元对立思维，在很多时候显得过于片面和僵化，无法完全捕捉到事物的精髓。因此，我对于能够系统地研究和处理这种“模糊”的理论，抱有极大的期待。我希望这本书能够带我走进一个全新的认知领域，让我理解“模糊”是如何被数学化，如何被逻辑化，并最终如何被应用于解决现实问题。我期待作者能够循序渐进地介绍模糊集合、模糊逻辑、模糊推理等核心概念，并用清晰易懂的语言和生动的实例，来阐释那些抽象的数学原理。我更希望，这本书能够揭示模糊理论在人工智能、模式识别、决策科学等前沿领域的应用，让我看到理论的强大生命力。

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这本书的名字叫《模糊理论基础》，当我拿到它的时候，我的脑海中立刻浮现出各种关于“模糊”的画面——日出时朦胧的天际线，下着细雨时模糊不清的远山，又或者是我们日常生活中那种模棱两可、难以精确定义的感受。我一直对这种不确定性、这种介于黑白之间的灰色地带充满好奇，总觉得生活中的许多精彩和无奈都蕴藏在这种“模糊”之中。我常常在想，如果能有一个理论，能够系统地、严谨地去描述和处理这些模糊现象，那该是多么令人兴奋的事情。这本书的标题就恰好点燃了我内心深处的这种探索欲。我期待着它能够带我进入一个全新的思维领域，让我能够用一种更加开放和包容的视角去理解世界。我希望它不仅仅是一本学术著作，更是一种思维方式的启迪，能够帮助我在面对复杂多变的生活时，不再被僵化的二元对立所束缚，而是能够拥抱那些不确定性，从中发现新的规律和可能性。我脑海里构思着，这本书会不会像一本武林秘籍，传授给我驾驭“模糊”的绝世武功，让我能够游刃有余地应对那些看似无解的难题，将那些难以捉摸的因素纳入考量，从而做出更明智的决策。我甚至在想象，作者会如何用形象的比喻和生动的例子，来解释那些抽象的概念，让“模糊”不再是高不可攀的学问，而是触手可及的生活智慧。

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当我拿到《模糊理论基础》这本图书时，一种探寻未知领域的兴奋感油然而生。我一直对现实世界中那些难以用精确语言描述的“模糊”现象充满好奇。我深信，生活中的许多事物，无论是自然界的细微变化，还是人类情感的微妙起伏，亦或是社会现象的复杂交织，都无法简单地用二元对立的逻辑来界定。传统的思维模式，在很多时候显得过于僵化，无法捕捉到事物的真实面貌。因此，我非常期待这本书能够为我提供一种全新的视角和一套系统性的工具，来理解和处理这些“模糊”的问题。我希望作者能够循序渐进地介绍模糊理论的核心概念，例如模糊集合、隶属度、模糊逻辑等，并且能够用生动形象的例子来阐释那些抽象的数学原理。我更期待的是，这本书能够展示模糊理论在各个领域的实际应用，例如在人工智能、模式识别、决策支持等方面，让我真切地感受到模糊理论的强大生命力和解决问题的能力。

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《模糊理论基础》这个书名，宛如一把钥匙，开启了我对未知知识世界的大门。我一直认为，现实世界中充满了各种各样的“模糊”地带，它们如同朦胧的晨雾，又似夜空中的星光，虽不尽清晰，却蕴含着无限的魅力。传统的逻辑思维，在面对这些难以捉摸的现象时，往往显得力不从心。因此，我迫切地希望能够拥有一本能够系统地阐述和解决“模糊”问题的理论著作。我期待这本书能够带领我进入模糊理论的殿堂，从最基本的概念，如模糊集合、隶属函数，到更深层次的模糊逻辑、模糊推理，一步步构建起我对这一领域的认知。我尤其希望，作者能够通过丰富的案例，将那些抽象的数学公式变得生动易懂，让我能够真切地感受到模糊理论在现实世界中的应用价值，例如在智能控制、信息处理、风险评估等诸多领域。我渴望通过这本书，拓展我的思维边界，学会以一种更加灵活和包容的态度去理解和应对这个充满不确定性的世界。

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拿到《模糊理论基础》这本书，我第一反应就是它看起来就带着一种沉甸甸的学术分量。封面上简洁而专业的字体，以及厚实的纸张，都预示着这是一本需要静下心来，认真研读的作品。我个人对任何能够挑战传统思维模式的理论都抱有浓厚的兴趣，而“模糊”这个词本身就充满了颠覆性，它似乎在告诉我们，世界上并非只有非黑即白，还有着广阔的灰色地带值得我们去探索和理解。我一直认为，生活中大部分的问题都不是简单的“是”或“否”能够概括的，往往是充满了程度差异和不确定性。所以，我非常期待这本书能够为我提供一套系统性的工具和方法，来处理这些“模糊”的问题。我设想着，这本书可能会从介绍模糊现象的普遍性入手，然后引出模糊集合、模糊隶属度等核心概念，并进一步探讨如何将模糊信息进行运算和推理。我希望作者能够以严谨的逻辑和详实的论证，来解释模糊理论的数学基础，并且能够通过一些直观的例子，帮助读者理解那些抽象的数学模型。我尤其希望，这本书能够帮助我认识到，模糊性并非是问题，而是一种更贴近现实的描述方式，并且可以被有效地加以利用。

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我翻开《模糊理论基础》的扉页，心中充满了对未知知识的渴望，就像一个初次踏入神秘森林的探险家，对前方的一切都充满了期待和一丝丝的忐忑。我首先关注的是这本书的结构和章节安排，希望能够从中一窥作者的逻辑脉络和知识体系。我好奇作者是如何将“模糊”这样一个概念，从一个哲学上的探讨，上升到一门严谨的数学理论的。我设想着，这本书或许会从模糊集合的定义开始，一步步深入到模糊逻辑、模糊推理，乃至模糊控制和模糊决策等更高级的应用领域。我希望作者能够用清晰的语言，将那些原本晦涩难懂的数学符号和公式，转化为易于理解的知识。我特别期待能够看到一些实际的案例分析，比如如何用模糊理论来处理医学诊断中的不确定性，或者如何应用于金融风险评估，甚至是如何在人工智能领域发挥作用。我总觉得，理论的生命力在于其应用，如果这本书能够展示出模糊理论在现实世界中的强大力量，那将是对我最大的鼓舞。我迫不及待地想知道，作者是如何一步步构建起这个理论的，其中又经历了怎样的思考和探索。我希望这本书能让我明白，原来那些看似“含糊不清”的问题，也能够被科学地量化和处理，从而找到解决之道。

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当我看到《模糊理论基础》这本书的书名时，我脑海里immediately涌现出一种想要深入探索的冲动。我一直对那些能够解释现实世界中不确定性和模糊性现象的理论感到着迷，因为我觉得，正是这些“不确定”构成了生活的多彩与复杂。传统的逻辑框架，在很多时候显得过于 rigid，无法充分捕捉到事物的微妙之处。我渴望能够有一本书，能够系统地、深入浅出地介绍一种能够处理这种“模糊”的数学工具。我希望这本书能够从最基本的概念开始，比如模糊集合的定义，以及隶属度的概念如何取代传统的二元真值。我期待能够了解模糊逻辑的运算规则，以及如何进行模糊推理，从而能够在不确定信息下做出合理的判断。更重要的是，我希望这本书能够展示模糊理论在各个实际领域的应用，例如在工程控制、医学诊断、经济预测等方面，让我看到理论的实践价值。我想要通过这本书，学习如何用一种更加灵活和 nuanced 的方式来理解和处理那些曾经让我感到困惑的“模糊”问题。

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《模糊理论基础》这个书名，听起来就充满了知识探索的魅力。我一直觉得，我们所处的现实世界，充满了各种各样的不确定性和模糊性，从自然现象的微妙变化，到人类情感的复杂交织，再到社会现象的多重影响，很少有事物能够被清晰地界定。传统的二元逻辑，在很多时候显得力不从心。所以我一直渴望能够有一种理论，能够更有效地描述和处理这些模糊性。我期待这本书能够带我走进这个全新的理论世界，让我理解“模糊”是如何被数学化、模型化，并被应用于解决实际问题的。我希望作者能够循序渐进地介绍模糊理论的核心概念，比如模糊集合的隶属函数，模糊逻辑中的蕴涵和推理，以及模糊关系和模糊度量等。我更期待看到的是，这本书能够展示出模糊理论在各个领域的广泛应用，例如在模式识别、人工智能、决策科学、工程控制等方面的精彩案例，让我真切地感受到模糊理论的强大生命力和实用价值。我希望这本书能够打开我思维的新维度，让我不再局限于绝对的精确，而是学会欣赏和利用“模糊”所带来的灵活性和适应性。

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当我看到《模糊理论基础》这本书的题目时，一种莫名的吸引力便油然而生。我一直以来都对那些能够阐释世界不确定性与模糊性的理论感到着迷。我认为，生活中的很多现象，无论是自然界的微妙变化，还是人类情感的复杂纠葛，亦或是社会系统的运行规律，都无法简单地用“是”或“否”来概括。传统的逻辑体系，在面对这些“灰色地带”时，常常显得力不从心。因此，我迫切希望能够有一本书，能够系统地介绍一种能够处理这种模糊性的数学工具。我设想着，这本书会从模糊集合的定义开始，逐步深入到模糊逻辑、模糊推理，乃至模糊控制和模糊决策等应用层面。我期待作者能够用严谨的逻辑和详实的案例，来解释这些抽象的概念，并且能够帮助读者理解模糊理论是如何在实际问题中发挥作用的。我希望通过阅读这本书，能够改变我对待不确定性问题的视角，学会用一种更加灵活和开放的态度去理解和处理它们。

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《模糊理论基础》——这个书名本身就充满了探索的诱惑力。我一直对那些能够解释现实世界中不确定性和模糊性的理论深感着迷。我深知，生活中的很多事物，从自然界的微妙变化到人类情感的复杂纠葛，再到社会现象的多重因素相互作用，都很难被简单地归类为“是”或“否”。传统的二元逻辑，在很多时候显得过于局限，无法充分捕捉事物的精髓。因此，我热切地期盼着，能够有一本书，系统地介绍一种能够处理这种“模糊”的数学工具。我设想着，这本书会从最基本的概念，如模糊集合和隶属函数开始，逐步深入到模糊逻辑、模糊推理，以及更广泛的应用领域。我期待作者能够以清晰的语言和生动的例子，来解释那些抽象的数学原理，并且能够展示模糊理论在实际问题中的强大解决能力。我希望通过这本书，能够拓展我的思维边界，让我能够以一种更加包容和灵活的方式去理解和应对这个复杂的世界。

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胡寶清講的還不錯，只不過期末考試題，這……坑死我……

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见过。

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胡寶清講的還不錯，只不過期末考試題，這……坑死我……

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