軟計算方法理論及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄧方安，周濤，俆揚著 著

圖書標籤:

• 軟計算
• 人工智能
• 優化算法
• 機器學習
• 模糊邏輯
• 神經網絡
• 遺傳算法
• 數據挖掘
• 智能係統
• 計算方法

店鋪： 智博天恒圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030212740

商品編碼：29370211591

包裝：平裝

齣版時間：2008-03-01

圖書基本信息
圖書名稱	軟計算方法理論及應用
作者	鄧方安,周濤,俆揚著
定價	32.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030212740
齣版日期	2008-03-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.300Kg

內容簡介

本書係統地介紹瞭現代軟計算方法的基本內容，力圖概括外的*研究成果，主要內容有模糊數學、粗糙集理論、神經網絡和遺傳算法的基本概念與計算方法。 本書可作為計算機科學、應用數學、信息科學和管理工程等專業的高年級學生及研究生的教材或教學參考書，也可供對現代軟計算理論與方法有興趣的讀者參考。

作者簡介

徐揚，1956年生於河南。博士，教授。博士生導師，國傢有突齣貢獻的中青年專傢。主要研究方嚮：邏輯代數、代數邏輯、不確定性推理和自動推理。先後承擔科技項目30餘項，在外雜誌和學術會議上獨立或閤作發錶學術論文500餘篇。在外閤作齣版著作8部。先後培養博士後9人、

目錄

編輯推薦

本書共分四篇，**篇主要介紹模糊數學，包括模糊集閤、模糊關係、模糊綜閤評判和不確定性推理；第二篇主要介紹粗糙集，包括粗糙集的基礎知識，粗糙集與數學形態學和基於粗糙集的知識發現；第三篇主要介紹神經網絡，包括人工神經網絡概述、人工神經網絡的基本模型、Hopfield網以及作者自己提齣的時態粗糙神經網絡；第四篇中主要介紹遺傳算法；包括遺傳算法基本概述、遺傳算法的基本問題、遺傳算法的基本理論以及利用作者改進的遺傳算法求解TSP問題。

文摘

序言

《計算之巔：跨越邊界的智能求解》 在信息爆炸的時代，我們麵臨的許多問題，其復雜性已遠遠超齣傳統算法所能高效解決的範疇。從預測難以捉摸的市場波動，到診斷隱匿的疾病信號，再到設計最優化的交通網絡，抑或是理解人腦神經網絡的奧秘，這些都指嚮一個共同的挑戰：如何構建能夠處理不確定性、模糊性，甚至能夠從海量、噪聲數據中學習並作齣智能決策的計算係統。 《計算之巔：跨越邊界的智能求解》並非一本孤立於現有知識體係的理論著作，它旨在勾勒齣當前計算科學領域正蓬勃發展的一係列革新性方法，這些方法正在深刻地重塑我們理解和解決復雜問題的能力。本書將帶領讀者踏上一段探索計算智能前沿的旅程，聚焦於那些能夠模擬、延伸甚至超越人類認知能力的計算範式。 一、 模糊邏輯：擁抱不確定性的智慧之光 現實世界充斥著模糊和不精確的信息。“天冷”、“速度快”、“身高很高”，這些錶述在精確的二元邏輯中難以被量化，但人類卻能憑藉直覺和經驗輕鬆理解。模糊邏輯（Fuzzy Logic）應運而生，它提供瞭一種數學化的框架，允許我們處理這些“含糊不清”的概念。 本書將深入剖析模糊邏輯的核心概念，包括模糊集、隸屬函數、模糊規則以及模糊推理。我們將探討如何構建一個能夠理解和操作模糊信息的係統，例如，在智能傢居領域，如何讓空調根據“當前溫度偏高”和“房間內人數較多”這樣的模糊指令，自動調節到“舒適”的溫度。我們將詳細介紹模糊控製器（Fuzzy Controller）的設計原理，展示其在工業自動化、過程控製等領域的成功應用，例如在洗衣機中，模糊邏輯可以根據衣物類型、髒汙程度等模糊信息，智能選擇最佳的洗滌程序，而無需用戶進行繁瑣的參數設置。 此外，本書還將考察模糊邏輯與其他計算方法的結閤，例如模糊神經網絡，如何進一步增強係統的魯棒性和學習能力。我們將通過生動的案例分析，闡釋模糊邏輯如何“化腐朽為神奇”，將那些看似無法量化的問題轉化為可計算、可優化的過程。 二、 神經網絡與深度學習：模擬大腦的感知與學習 生物的神經網絡擁有令人驚嘆的學習和適應能力，這激發瞭計算科學傢構建人工神經網絡（Artificial Neural Networks, ANN）的靈感。從最初的感知機（Perceptron）到如今令人矚目的深度學習（Deep Learning），神經網絡已成為人工智能領域的核心驅動力。 本書將係統介紹神經網絡的基本結構和工作原理，包括神經元模型、激活函數、前嚮傳播與反嚮傳播算法。我們將重點闡述多層感知機（Multi-Layer Perceptron, MLP）如何通過多層非綫性變換，學習到復雜的輸入-輸齣映射關係。 本書將花費大量篇幅介紹深度學習的革命性進展。我們將深入探討捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）在圖像識彆、目標檢測等領域的卓越錶現，解析其在層級特徵提取方麵的優勢。例如，通過多層捲積和池化操作，CNN能夠逐步捕捉圖像中的邊緣、紋理、形狀等抽象特徵，最終實現高精度的物體識彆。 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNN）及其變種，如長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）和門控循環單元（Gated Recurrent Unit, GRU），將在本書中得到重點關注。我們將闡釋這些網絡如何通過引入“記憶”機製，有效地處理序列數據，這使得它們在自然語言處理（如機器翻譯、文本生成）、語音識彆、時間序列預測等任務上取得瞭突破性的進展。 本書還將探討生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GAN）的強大生成能力，以及它們在圖像閤成、風格遷移等方麵的應用。我們將解析GAN的雙生成器-判彆器對抗訓練過程，揭示其如何生成逼真且具有創造性的內容。 三、 進化計算：從自然選擇中汲取優化靈感 自然界中，生物通過漫長的進化過程，不斷適應環境，優化自身。進化計算（Evolutionary Computation, EC）正是藉鑒瞭這一思想，將遺傳、變異、選擇等生物進化機製應用於解決優化問題。 本書將詳細介紹幾種主要的進化計算算法，包括遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）、遺傳編程（Genetic Programming, GP）和進化策略（Evolution Strategies, ES）。我們將深入剖析遺傳算法的編碼方式、選擇操作（如輪盤賭選擇、錦標賽選擇）、交叉操作（如單點交叉、多點交叉）和變異操作，以及它們如何協同工作，在搜索空間中尋找最優解。 我們將展示遺傳算法如何應用於解決諸如旅行商問題（Traveling Salesperson Problem, TSP）、背包問題（Knapsack Problem）等NP-hard問題，並與其他優化方法進行比較。 遺傳編程（GP）作為遺傳算法的擴展，能夠直接演化齣計算程序或模型，本書將介紹其語法樹錶示、基因操作以及在自動程序設計、函數逼近等領域的應用。 進化策略（ES）以其對實數編碼的優化能力而聞名，本書將介紹其變異和選擇策略，以及在連續優化問題中的適用性。 通過豐富的實例，我們將說明進化計算如何在設計優化、參數調優、機器學習模型搜索等復雜領域發揮重要作用，為求解那些傳統方法難以攻剋的難題提供瞭新的視角和強大的工具。 四、 粒子群優化與蟻群優化：群體智慧的匯聚 除瞭模擬生物的進化，自然界中的群體協作行為也為計算優化提供瞭寶貴的啓示。粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）和蟻群優化（Ant Colony Optimization, ACO）是其中具有代錶性的兩類算法。 本書將深入講解粒子群優化算法的原理。我們將解析粒子在搜索空間中的運動規則，包括其速度和位置更新公式，以及“個體最優”和“全局最優”對粒子行為的影響。我們將展示PSO如何通過群體成員之間的信息共享，快速收斂到問題的最優解。 蟻群優化算法的靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中留下的信息素。本書將詳細闡述ACO的設計思想，包括信息素的更新機製、螞蟻的路徑選擇規則，以及如何利用正反饋機製，逐步發現最優路徑。我們將通過經典的圖論問題，如最短路徑問題、旅行商問題等，來演示ACO的應用。 這些基於群體智慧的算法，以其簡潔的機製和齣色的性能，在路徑規劃、調度問題、特徵選擇等多個領域得到瞭廣泛的應用。 五、 智能體的協作與交互：構建分散式智能 在現代復雜係統中，越來越多的智能體（Agent）需要協同工作，以完成共同的任務。本書將探討多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS）的設計理念，以及智能體之間的協作與競爭機製。 我們將介紹分布式問題求解（Distributed Problem Solving, DPS）的概念，以及如何將復雜問題分解給不同的智能體，並通過通信和協調來求解。本書將涵蓋智能體通信協議、協商機製以及衝突解決策略。 我們將討論智能體在環境中的學習和適應能力，以及如何構建能夠進行博弈和策略學習的智能體。這將為構建更具魯棒性和適應性的分散式智能係統奠定基礎。 結論：邁嚮融閤與通用智能 《計算之巔：跨越邊界的智能求解》旨在揭示上述各類智能計算方法並非孤立存在，而是可以相互藉鑒、融閤，共同推動人工智能嚮更高級、更通用的方嚮發展。本書將通過理論講解、算法剖析和案例分析，為讀者構建一個全麵而深入的智能計算知識體係。 本書的讀者群體廣泛，包括計算機科學、人工智能、控製工程、運籌學、自動化、生物信息學等領域的學生、研究人員和工程師。無論您是希望掌握前沿計算技術以解決實際工程問題，還是緻力於探索計算智能的理論邊界，本書都將為您提供寶貴的洞見和實用的方法。 我們相信，通過對這些“計算之巔”方法的深入理解和靈活運用，我們能夠更好地應對21世紀日益嚴峻的復雜挑戰，開啓智能計算的新篇章。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是打開瞭一扇通往全新計算世界的大門。它沒有使用那些過於學術化、令人望而生畏的語言，而是用一種更加平易近人的方式，將軟計算的精髓呈現在我麵前。我一直對人工智能領域充滿興趣，但總是覺得那些最核心的技術太難理解。這本書恰好填補瞭我的知識空白。 在講到神經網絡的時候，作者並沒有上來就丟給我一堆公式，而是先從生物神經元的工作原理講起，然後自然地過渡到人工神經網絡的模型。這種循序漸進的方式，讓我能夠一步步地理解神經網絡的構成和學習過程。我尤其喜歡作者對反嚮傳播算法的講解，他用瞭一個非常生動的例子，比如“沿著山坡往下走”，來比喻梯度下降的過程，讓我一下子就抓住瞭核心思想。 本書對進化計算的介紹也讓我印象深刻。作者將遺傳算法的各種操作，如選擇、交叉、變異，比作生物進化的過程，讓我能夠直觀地理解算法是如何通過迭代來優化解的。他甚至還通過一個具體的例子，展示瞭如何用遺傳算法來求解一個實際問題，這讓我看到瞭理論與實踐結閤的可能性。總的來說，這本書讓我對軟計算有瞭更全麵的認識，也激發瞭我進一步學習和探索這個領域的興趣。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能理論感興趣的普通讀者，我一直在尋找一本能夠係統介紹軟計算核心概念的書籍，而這本書恰好滿足瞭我的需求。它並沒有直接跳到復雜的應用層麵，而是從最基礎的理論講起，循序漸進地引導讀者進入軟計算的世界。我最欣賞的是作者處理概念的清晰度，即使是像模糊邏輯、神經網絡、進化計算這樣看似抽象的領域，也被解釋得十分易懂。 在介紹模糊邏輯時，作者並沒有止步於理論定義，而是通過一係列生活化的場景，如交通信號燈的控製、傢用電器的調節等，生動地展示瞭模糊邏輯如何彌閤人類的模糊語言和計算機的精確語言之間的鴻溝。這讓我明白瞭，原來那些我們習以為常的“智能”功能，背後有著如此巧妙的邏輯設計。神經網絡的部分，作者花瞭很多篇幅來講解不同的網絡結構和學習算法。我特彆喜歡他對感知機模型和多層感知機模型的對比分析，以及對反嚮傳播算法原理的深入剖析。通過豐富的圖解和僞代碼，我能夠清晰地理解神經網絡是如何通過不斷調整權重來逼近真實函數的。 此外，本書對進化計算的介紹也讓我耳目一新。作者用“適者生存”的自然法則來類比遺傳算法，解釋瞭如何通過模擬自然選擇的過程來尋找最優解。這讓我看到瞭解決復雜優化問題的一種全新的、更具創造性的方法。總的來說，這本書為我係統地構建瞭軟計算的理論框架，讓我能夠更好地理解和應用這些強大的技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是一場思維的盛宴，它讓我重新審視瞭“智能”的本質，以及如何通過非傳統的方式來模擬和實現它。我一直覺得，現實世界中的很多問題，用傳統的精確計算方法來解決，往往是事倍功半，甚至根本無法解決。而這本書所介紹的軟計算方法，恰恰提供瞭一種處理模糊性、不確定性和不完全信息的強大工具。 作者在講解神經網絡時，並沒有僅僅停留在“黑箱”的層麵，而是深入剖析瞭其基本構成單元——神經元的工作原理，以及多層感知機如何通過層層遞進的學習來提取更高級彆的特徵。我尤其對作者用一個比喻來解釋權值更新的過程印象深刻：就像是在不斷地調整一個鏇鈕，直到找到最能讓輸齣符閤預期的位置。這種形象的比喻，讓我對復雜的數學推導有瞭更直觀的理解。 而進化計算的部分，則讓我看到瞭計算的“生命力”。作者將遺傳算法描述成一個充滿競爭和演化的過程，通過選擇、交叉和變異，不斷産生新的“個體”，並從中篩選齣最優的解決方案。這讓我聯想到很多自然界的生物進化過程，不禁感嘆計算與生命之間的奇妙聯係。讀完這本書，我對那些能夠自主學習、適應環境的人工智能係統有瞭更深的理解，也看到瞭軟計算在解決現實世界復雜問題方麵的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我最近讀過的最讓我著迷的技術書籍之一，盡管我之前對這個領域瞭解不多。作者深入淺齣地介紹瞭軟計算的理論基礎，從模糊邏輯、神經網絡到進化計算，每一個概念都講解得非常透徹。一開始，我擔心會遇到晦澀難懂的數學公式和抽象的理論，但事實證明我的擔憂是多餘的。作者通過大量的實例，將這些復雜的概念形象化，讓我能夠清晰地理解它們是如何工作的。 舉個例子，在講解模糊邏輯的部分，作者並沒有僅僅停留在理論層麵，而是用生活中的例子，比如“溫度高”、“速度快”等模糊的描述，來解釋如何用隸屬度函數將其轉化為計算機可以理解的數值。這種方法讓我一下子就豁然開朗，原來那些看似主觀的判斷，背後有著嚴謹的數學模型。而神經網絡的部分，作者則詳細剖析瞭感知機、多層感知機以及各種激活函數的作用，並解釋瞭反嚮傳播算法是如何讓網絡“學習”的。我特彆喜歡作者對BP算法的圖示講解，配閤代碼示例，讓我對模型的訓練過程有瞭直觀的認識。 書中還詳細闡述瞭進化計算，包括遺傳算法、遺傳編程等。作者用“適者生存”的自然選擇原理來類比，解釋瞭算法如何通過迭代優化來尋找最優解。我嘗試著跟著書中的例子，用Python實現瞭一個簡單的遺傳算法來解決旅行商問題，雖然結果不完美，但整個過程讓我深刻體會到瞭算法的強大之處。總而言之，這本書為我打開瞭一個全新的技術視野，讓我對人工智能的底層技術有瞭更深層次的理解。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何讓機器更“智能”這個問題感到好奇，尤其是那些看似需要人類直覺和經驗纔能解決的問題。這本書無疑為我提供瞭一個非常棒的切入點。它係統地梳理瞭軟計算的核心思想，也就是如何處理不確定性、模糊性和不完整的信息，這與我們日常生活中處理信息的方式非常相似。作者在開篇就提齣瞭一個很有趣的觀點：現實世界的大部分問題都不是精確的，而是模糊的，而傳統的精確計算方法往往難以有效應對。 本書對我最深刻的啓發在於，它展示瞭如何利用仿生智能來解決復雜問題。神經網絡的部分，讓我對深度學習的底層邏輯有瞭更清晰的認識。我過去隻知道深度學習很厲害，但具體是怎麼工作的，總覺得隔著一層紗。這本書通過對神經元、層級結構、權值更新等基本要素的詳細講解，讓我看到瞭這些“黑箱”是如何被一步步構建起來的。尤其是對反嚮傳播算法的剖析，雖然涉及一些數學推導，但作者結閤圖示和文字解釋，讓我能夠理解梯度下降的核心思想，以及它是如何指導網絡進行學習的。 另外，進化計算的章節也讓我大開眼界。作者用生動有趣的語言描述瞭遺傳算法中的選擇、交叉、變異等操作，並將其應用於優化問題。我曾嘗試過一些簡單的優化算法，但總覺得效率不高。這本書讓我看到瞭另一種解決問題的思路，那就是通過模擬自然選擇的過程，讓算法“進化”齣解決方案。讀完這本書，我對如何構建能夠自主學習和適應環境的智能係統充滿瞭興趣，也看到瞭軟計算在各個領域的廣闊應用前景。