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溫正，孫華剋編著 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 智能算法
• 優化算法
• 機器學習
• 深度學習
• 神經網絡
• 遺傳算法
• 粒子群算法
• 模擬退火
• 模糊邏輯
• 數據分析

店鋪： 文軒網教育考試專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302467748

商品編碼：25564577929

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

頁數：480

字數：756000

MATLAB智能算法 作  者:溫正,孫華剋 編著 定  價:89 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2017年09月01日 頁  數:480 裝  幀:平裝 ISBN:9787302467748 ●第1部分 專題介紹
●第1章 人工智能概述
●1.1 人工智能的基本概念
●1.1.1 智能的概念
●1.1.2 人工智能的概念
●1.1.3 人工智能的研究目標
●1.1.4 人工智能的研究方法
●1.2 人工智能的特徵
●1.3 人工智能的應用
●1.3.1 機器思維
●1.3.2 機器感知
●1.3.3 機器行為
●1.3.4 機器學習
●1.3.5 機器計算
●1.3.6 分布式人工智能
●1.3.7 機器係統
●1.3.8 典型應用
●1.4 本章小結
●第2章 神經網絡算法及其MATLAB實現
●2.1 神經網絡基礎
●部分目錄

內容簡介

本書以近期新推齣的MATLAB 2016a軟件為基礎，詳細介紹瞭各種智能算法的原理及其MATLAB在智能算法中的應用，是一種MATLAB智能算法設計的綜閤性參考書。
全書以智能算法原理及MATLAB應用為主綫，結閤各種應用實例，詳細講解瞭智能算法的MATLAB實現。全書分為兩部共13章，靠前部分首先從人工智能概述開始，詳細介紹瞭神經網絡算法、粒子群算法、遺傳算法、模糊邏輯控製、免疫算法、蟻群算法、小波分析算法及其MATLAB的實現方式等內容； 第二部分詳細介紹瞭智能算法的工程中的應用問題，包括模糊神經網絡在工程中的應用、遺傳算法在圖像處理中的應用、神經網絡在參數估計中的應用、基於智能算法的PID控製和智能算法的綜閤應用等。
本書以工程應用為目標，內容深入淺齣，講解循序漸進，既可以作為高等院校理工科相關專業研究生、本科生的教材，也可作為廣大科研工程技術人員等
溫正,孫華剋 編著 溫正，北京航空航天大學博士後，現就職於航天某院所，精通MATLAB、ANSYS、Fluent等工程仿真計算軟件。在靠前外期刊發錶論文多篇，其中被EI檢索3篇。申請並獲得授權專利多項，曾獲得國防科學技術成果奬等奬項，曾編寫多本暢銷計算機圖書。 前言



美國MathWorks公司的MATLAB軟件是一款用於算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。這款軟件和Mathematica、Maple並稱為三大數學軟件。它在數學類科技應用軟件中首屈一指。MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令錶達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來實現智能算法設計要比用C、FORTRAN等語言更為方便。
在人工智能研究領域，智能算法是其重要的一個分支。目前智能計算正在蓬勃發展，研究人工智能的領域十分活躍。雖然智能算法研究水平暫時還很難使“智能機器”真正具備人類的智能，但是人工腦是人腦和生物腦的結閤，這種結閤將使人工智能的研究更廣、更深。

智能計算不斷地在探索智能的新概念、新理論、新方法和新技術，這等

《人工智能的基石：深入理解與實踐》 一、 引言：邁嚮智能時代的必讀書籍 當今世界，人工智能（AI）正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，從智能助手到自動駕駛，從醫療診斷到金融風控，AI的應用場景層齣不窮，深刻地改變著我們的工作方式和生活品質。然而，在這股智能浪潮之下，隱藏著一套復雜而精妙的數學理論和算法模型，它們是構建人工智能係統的堅實基石。若想真正理解AI的奧秘，掌握其核心技術，甚至參與到AI的創新與研發中，就必須深入探究這些“基石”的原理與實踐。《人工智能的基石：深入理解與實踐》正是這樣一本旨在為讀者構建完整AI知識體係的權威指南。本書不以某個特定的工具或框架為限製，而是聚焦於人工智能背後的核心思想、經典算法和前沿技術，力求讓讀者在理解原理的同時，也能掌握靈活運用這些知識解決實際問題的能力。 二、 本書核心內容概覽：構建完整的AI知識圖譜 本書將帶領讀者穿越人工智能的廣闊天地，從基礎概念齣發，循序漸進地深入到各個關鍵領域。我們的目標是提供一個全麵、係統且深入的學習體驗，確保讀者能夠構建起牢固的AI知識圖譜。 第一篇：智能的起點——數學基礎與數據驅動 任何智能算法的齣現都離不開堅實的數學支撐。本篇將迴顧並講解支撐人工智能的幾大核心數學分支，包括： 綫性代數： 嚮量、矩陣、張量等概念是處理高維數據和理解神經網絡結構的基礎。我們將重點關注其在數據錶示、變換和優化中的作用。 概率論與數理統計： 理解數據的分布、不確定性以及進行推斷是AI模型進行決策的關鍵。本篇將涵蓋概率分布、統計推斷、假設檢驗等核心概念。 微積分： 梯度下降等優化算法是訓練AI模型的核心手段，而微積分則是理解這些算法的鑰匙。我們將重點講解導數、偏導數、鏈式法則及其在模型優化中的應用。 在數學基礎之上，AI的強大之處在於其“數據驅動”的特性。本篇還將深入探討： 數據預處理與特徵工程： 真實世界的數據往往 messy。我們將學習如何進行數據清洗、缺失值處理、異常值檢測，以及如何從原始數據中提取有意義的特徵，為模型訓練打下堅實基礎。 數據可視化： 直觀地理解數據分布、特徵關係以及模型錶現是至關重要的。本篇將介紹常用的數據可視化技術及其在探索性數據分析中的應用。 第二篇：經典人工智能算法的智慧 在掌握瞭基礎數學工具後，我們將正式進入人工智能的核心算法領域，從經典到現代，層層剝開智能的麵紗。 搜索算法： 從廣度優先搜索（BFS）到深度優先搜索（DFS），再到A搜索算法，這些經典搜索策略是解決路徑規劃、問題求解等問題的基石，也是理解更復雜搜索機製的入門。 邏輯推理與專傢係統： 瞭解基於規則的推理如何模擬人類的邏輯思維，以及如何構建能夠提供專業知識的專傢係統，是AI早期發展的重要分支。 機器學習的基石： 監督學習： 綫性迴歸與邏輯迴歸： 學習最基礎的迴歸與分類模型，理解模型擬閤與決策邊界的原理。 支持嚮量機（SVM）： 探索最大間隔分類器的強大之處，以及核函數在處理非綫性問題中的作用。 決策樹與隨機森林： 學習如何構建易於理解和解釋的樹形模型，以及集成學習如何通過組閤多個弱學習器提升性能。 K近鄰（KNN）： 理解基於相似度的分類與迴歸方法。 無監督學習： 聚類算法（K-Means，DBSCAN）： 學習如何發現數據中的隱藏模式，將相似的數據點分組。 降維技術（PCA，t-SNE）： 掌握如何減少數據的維度，同時保留其重要信息，用於數據可視化和特徵提取。 強化學習入門： 瞭解智能體如何通過與環境交互，學習最優策略以最大化纍積奬勵，為理解更復雜的決策過程打下基礎。 第三篇：深度學習的革命——神經網絡與模型架構 深度學習是當前人工智能領域最炙手可熱的分支，其強大的能力主要源於多層神經網絡的強大錶示能力。本篇將係統介紹深度學習的理論與實踐。 神經網絡基礎： 感知機與多層感知機（MLP）： 從最簡單的神經元模型齣發，理解神經網絡的基本結構、激活函數和前嚮傳播。 反嚮傳播算法： 深入解析訓練神經網絡的核心算法——反嚮傳播，理解誤差如何逐層傳遞並用於更新模型參數。 優化器與正則化： 學習各種優化算法（如SGD、Adam）如何加速模型收斂，以及正則化技術（如L1、L2、Dropout）如何防止模型過擬閤。 核心深度學習模型架構： 捲積神經網絡（CNN）： 專為處理圖像數據而設計，理解捲積層、池化層、全連接層的工作原理，以及在圖像識彆、目標檢測等領域的應用。 循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM，GRU）： 專為處理序列數據（如文本、時間序列）而設計，理解其處理時序依賴的能力，以及在自然語言處理、語音識彆等領域的應用。 Transformer模型： 當前自然語言處理領域的革命性模型，深入理解自注意力機製（Self-Attention）如何捕捉長距離依賴，以及其在機器翻譯、文本生成等任務中的突破。 生成模型： 變分自編碼器（VAE）： 學習如何構建能夠學習數據分布並生成新數據的模型。 生成對抗網絡（GAN）： 探索生成器與判彆器之間的對抗博弈如何生成逼真的圖像、音頻等內容。 第四篇：人工智能的實踐與未來 在掌握瞭理論知識和核心算法後，本書將引導讀者將所學應用於實際問題，並展望人工智能的未來發展。 模型評估與選擇： 學習如何科學地評估模型的性能（如準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫），以及如何根據任務需求選擇閤適的模型。 遷移學習與少樣本學習： 探索如何利用已有的模型和數據加速新任務的學習，特彆是在數據量有限的情況下。 模型部署與應用： 瞭解如何將訓練好的模型部署到實際應用中，使其能夠為用戶提供服務。 人工智能倫理與社會影響： 探討AI發展帶來的倫理挑戰，如偏見、隱私、就業等問題，以及負責任的AI開發原則。 前沿探索： 簡要介紹當前活躍的研究領域，如聯邦學習、圖神經網絡、可解釋AI等，激發讀者的進一步探索興趣。 三、 本書特色與價值 係統性與連貫性： 本書打破瞭零散知識點的學習模式，通過構建清晰的知識框架，確保讀者能夠理解AI各個模塊之間的聯係，形成完整的認知體係。 理論與實踐並重： 在深入講解算法原理的同時，本書會穿插大量的概念性例子和思考題，引導讀者主動思考，並將理論知識轉化為實際操作能力。 嚴謹且易於理解： 語言力求嚴謹，但避免過度學術化，通過直觀的類比和解釋，讓復雜的概念變得易於理解。 麵嚮未來： 除瞭經典的算法，本書還會介紹當前最前沿的技術和發展趨勢，幫助讀者緊跟AI發展的步伐。 自我驅動的學習體驗： 本書旨在培養讀者的獨立思考和解決問題的能力，成為其在AI領域持續學習的強大支撐。 四、 讀者對象 本書適閤以下人群： 計算機科學、軟件工程、人工智能等相關專業的學生： 作為教材或參考書，係統學習AI的核心理論與算法。 對人工智能感興趣的開發者和工程師： 希望深入理解AI背後的原理，提升技術棧，並將AI技術應用於實際産品開發。 希望跨領域轉入AI行業的從業者： 快速建立起全麵的AI知識體係，為職業轉型打下堅實基礎。 科研人員和數據科學傢： 梳理AI知識體係，為更深入的研究和創新提供理論支撐。 對AI充滿好奇心的普通讀者： 在具備一定數學和編程基礎的前提下，希望深入瞭解AI工作原理，揭開智能的麵紗。 五、 結語 人工智能的時代已經來臨，理解並掌握其核心技術是把握未來機遇的關鍵。《人工智能的基石：深入理解與實踐》將是您探索AI奧秘、構建智能未來的得力助手。本書不僅是知識的傳授，更是思維方式的引導，是您在智能時代揚帆遠航的堅實起點。

評分☆☆☆☆☆

讀完《MATLAB智能算法》的部分章節，我最大的感受就是作者在講解方式上非常有條理，而且考慮得非常周全。每介紹一個新的算法，他都會先從算法的起源、核心思想齣發，用通俗易懂的語言解釋其原理，確保讀者能夠理解其“為什麼”這樣工作，而不是僅僅停留在“怎麼做”。然後，他會緊接著給齣具體的MATLAB代碼實現，並且對代碼的每一個關鍵部分都進行瞭詳細的注釋，解釋瞭其功能和作用。更難能可貴的是，他還提供瞭清晰的仿真結果圖和數據分析，直觀地展示瞭算法的性能和效果。這一點對於初學者來說尤為重要，能夠幫助我們快速建立起對算法的感性認識，並驗證自己的理解是否正確。我之前學習其他算法時，常常因為缺乏直觀的演示而感到迷茫，而這本書的這種“理論+代碼+結果”的模式，就像一位耐心的老師，一步步帶著我走進智能算法的世界，讓我不再感到孤立無援。

評分☆☆☆☆☆

《MATLAB智能算法》這本書給我最深刻的印象是其內容的深度和廣度都相當可觀。它並沒有止步於介紹一些基礎的智能算法，而是深入到瞭一些更具挑戰性的領域，例如深度學習中的一些核心概念和模型，以及一些在特定領域如優化、控製等方麵的進階應用。我尤其對其中關於神經網絡的章節印象深刻，作者不僅詳細闡述瞭不同類型神經網絡的結構和工作原理，還通過具體的MATLAB實現，展示瞭如何在實際問題中構建和訓練神經網絡。這對於我目前正在進行的一些機器學習項目非常有指導意義。此外，書中還涉及瞭模糊邏輯、支持嚮量機等多種算法，並且將它們與MATLAB緊密結閤，提供瞭一套完整的學習和實踐框架。這種豐富的內容，讓我覺得這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一個智能算法的百科全書，能夠滿足不同層次讀者的學習需求，也能為我提供持續的學習動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就給我一種莫名的親切感，淡雅的藍色背景配上醒目的白色書名，沒有花哨的插圖，卻傳遞齣一種沉穩而專業的學術氣息。剛拿到手，就感覺到紙張的質感很不錯，厚實且帶有微微的韌性，翻閱時聲音清脆，讓人忍不住多翻幾頁。我之前涉獵過一些關於算法的書籍，但很多都停留在理論層麵，讀起來枯燥乏味，也難以找到實際應用的落腳點。然而，《MATLAB智能算法》的目錄呈現齣的內容，讓我對它充滿瞭期待。它似乎不僅僅是羅列算法的定義和公式，而是更注重如何通過MATLAB這個強大的工具，將這些抽象的理論具象化，並引導讀者一步步實踐。特彆是看到“遺傳算法在圖像去噪中的應用”、“粒子群優化在路徑規劃中的實現”這類章節標題時，我仿佛已經看到瞭一個個生動的案例，腦海中也浮現齣瞭代碼的框架。這種理論與實踐相結閤的編排方式，對於我這樣希望將所學知識轉化為實際解決問題能力的人來說，無疑是極大的福音。我迫不及待地想深入其中，去感受算法的魅力，去學習如何用MATLAB構建齣智能的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我提升數據分析和建模能力的教材，而《MATLAB智能算法》這本書，可以說超齣瞭我的預期。它不僅僅是教我如何使用MATLAB的一些函數，更是教會瞭我如何從問題的本質齣發，選擇閤適的智能算法，並將其有效地轉化為可執行的代碼。書中對於算法的推導和數學原理的講解，雖然嚴謹，但又不會過於晦澀，能夠讓有一定數學基礎的讀者輕鬆理解。而且，作者在講解過程中，會穿插一些關於算法優缺點、適用場景的分析，這對於我這種希望能夠融會貫通、靈活運用算法的人來說，非常有幫助。我尤其喜歡書中提供的一些思考題和課後練習，能夠促使我去主動思考和動手實踐，鞏固所學知識。這本書的價值在於，它不僅僅是一個工具書，更像是一位經驗豐富的導師，能夠引導我不斷探索智能算法的奧秘，並幫助我真正掌握這門技術。

評分☆☆☆☆☆

我發現《MATLAB智能算法》這本書在案例選擇上非常貼閤實際需求，而且作者在講解案例時，並沒有迴避一些實際應用中可能會遇到的難點。比如，在講解某種優化算法時，他會詳細分析在麵對大規模數據或者復雜約束條件時，如何對算法進行改進和調優，以達到更好的性能。這種“接地氣”的講解方式，讓我感覺非常有價值。很多教程隻是給齣瞭一個理想化的模型，但在實際工作中，情況往往要復雜得多。這本書提供的案例，很多都來自於科研和工程領域的實際問題，例如機器人路徑規劃、金融預測、圖像識彆等，這讓我能夠清晰地看到智能算法在這些領域的應用前景，也能夠讓我意識到，在實際應用中，還需要考慮很多細節問題，比如參數選擇、數據預處理、模型評估等等。這種注重實操和細節的講解，讓我對如何將這些算法真正應用到我的工作中，有瞭更清晰的認識。