软计算方法理论及应用 邓方安,周涛,俆扬著 9787030212740 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邓方安，周涛，俆扬著 著

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• 软计算
• 人工智能
• 优化算法
• 机器学习
• 模糊逻辑
• 神经网络
• 遗传算法
• 数据挖掘
• 智能系统
• 计算方法

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030212740

商品编码：29689748373

包装：平装

出版时间：2008-03-01

基本信息

书名：软计算方法理论及应用

定价：32.00元

作者：邓方安,周涛,俆扬著

出版社：科学出版社

出版日期：2008-03-01

ISBN：9787030212740

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.300kg

编辑推荐

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本书共分四篇，**篇主要介绍模糊数学，包括模糊集合、模糊关系、模糊综合评判和不确定性推理；第二篇主要介绍粗糙集，包括粗糙集的基础知识，粗糙集与数学形态学和基于粗糙集的知识发现；第三篇主要介绍神经网络，包括人工神经网络概述、人工神经网络的基本模型、Hopfield网以及作者自己提出的时态粗糙神经网络；第四篇中主要介绍遗传算法；包括遗传算法基本概述、遗传算法的基本问题、遗传算法的基本理论以及利用作者改进的遗传算法求解TSP问题。

内容提要

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本书系统地介绍了现代软计算方法的基本内容，力图概括外的*研究成果，主要内容有模糊数学、粗糙集理论、神经网络和遗传算法的基本概念与计算方法。
本书可作为计算机科学、应用数学、信息科学和管理工程等专业的高年级学生及研究生的教材或教学参考书，也可供对现代软计算理论与方法有兴趣的读者参考。

目录

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作者介绍

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徐扬，1956年生于河南。博士，教授。博士生导师，国家有突出贡献的中青年专家。主要研究方向：逻辑代数、代数逻辑、不确定性推理和自动推理。先后承担科技项目30余项，在外杂志和学术会议上独立或合作发表学术论文500余篇。在外合作出版著作8部。先后培养博士后9人、

文摘

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序言

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智能计算的探索之旅：一本关于软计算的深度解析 在人工智能飞速发展的今天，传统的精确计算方法在处理现实世界中那些模糊、不确定、甚至矛盾的信息时，显得力不从心。正是在这样的背景下，软计算（Soft Computing）应运而生，它以其独特的视角和强大的能力，为我们打开了理解和解决复杂问题的新大门。本书并非一本关于“软计算方法理论及应用 邓方安,周涛,俆扬著 9787030212740”的书籍内容概述，而是致力于全面而深入地阐述软计算这一重要学科的理论基石、核心技术以及在各行各业的广泛应用。我们将带领读者踏上一场探索智能计算的深度之旅，揭示软计算如何超越传统思维模式，拥抱现实世界的复杂性。 第一部分：软计算的哲学与理论根基 在深入探讨具体技术之前，理解软计算的哲学思想至关重要。软计算并非要取代精确计算，而是与之互补，旨在构建能够模仿人类智能的计算模型。这种智能，体现在它能够处理不精确、不完整、甚至充满噪声的数据，并且在学习、推理和决策过程中表现出一定的“容错性”。 模糊性与不确定性的拥抱： 人类思维往往不是非黑即白的，而是充满了程度上的概念，例如“高”、“快”、“暖”等。模糊逻辑（Fuzzy Logic）正是软计算处理这种模糊性的核心工具。它通过引入隶属度函数，将离散的、精确的数值转化为连续的、模糊的集合，从而能够更好地描述和处理人类语言中的不精确概念。我们将详细解析模糊逻辑的基本概念，包括模糊集合、隶属度函数、模糊逻辑运算，以及如何构建模糊推理系统。我们会看到，模糊逻辑如何让我们能够用更接近人类自然思维的方式来表达和处理信息。 学习与演化的力量： 现实世界是动态变化的，而智能系统也需要具备适应和学习的能力。神经网络（Neural Networks）作为模仿生物神经元结构的计算模型，是软计算中实现学习和模式识别的关键技术。我们将深入剖析神经网络的基本单元——神经元，以及它们如何通过连接和权重来存储和处理信息。从最基础的前馈神经网络，到能够处理序列数据的循环神经网络（RNN）及其变种如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），我们将逐一解析它们的结构、工作原理以及训练方法（如反向传播算法）。通过学习，神经网络能够从大量数据中提取规律，识别模式，并做出预测。 概率与统计的融合： 在处理不确定性问题时，概率论和统计学提供了强大的工具。贝叶斯网络（Bayesian Networks）作为一种图模型，能够直观地表示变量之间的概率依赖关系，并进行有效的推理。我们将介绍贝叶斯网络的原理，包括节点、边、条件概率分布，以及如何利用它们进行因果推断和诊断推理。此外，我们将探讨概率图模型在机器学习中的应用，以及如何处理不完整的观测数据。 进化算法的灵感： 自然选择和遗传进化是生命演化的驱动力。进化算法（Evolutionary Algorithms），如遗传算法（Genetic Algorithms）、进化规划（Evolutionary Programming）和进化策略（Evolutionary Strategies），正是从这些自然现象中汲取灵感，发展出来的强大优化和搜索技术。我们将详细介绍遗传算法的核心组成部分：染色体表示、适应度函数、选择、交叉和变异操作。我们会看到，这些算法如何通过模拟自然进化的过程，在复杂的搜索空间中找到最优解，尤其适用于那些传统优化方法难以处理的非线性、多模态问题。 第二部分：核心软计算技术详解 在掌握了软计算的哲学思想后，我们将深入到具体的关键技术，解析它们的内在机制和相互之间的联系。 模糊逻辑系统： 我们将详细介绍模糊推理系统的构建过程，从模糊化输入数据，到应用模糊规则进行推理，再到最后的反模糊化得到精确输出。我们将探讨不同类型的模糊推理方法，如Mamdano型和T-S型推理，并分析它们在不同应用场景下的优劣。同时，我们还将介绍模糊控制器及其在自动控制领域的应用，例如如何设计一个模糊逻辑温控器或模糊逻辑交通信号控制器。 人工神经网络： 除了基础的神经网络模型，我们还将深入探讨更复杂的网络结构，如卷积神经网络（CNNs）在图像识别领域的应用，以及循环神经网络（RNNs）在自然语言处理和时间序列分析中的强大能力。我们将讨论激活函数、损失函数、优化器等关键概念，并阐述如何根据具体任务选择合适的网络架构和训练策略。我们还会触及一些前沿的神经网络技术，如生成对抗网络（GANs）和Transformer模型。 遗传算法与进化计算： 我们将通过具体的算例，展示遗传算法如何应用于函数优化、组合优化、调度问题以及机器学习模型参数的搜索。除了遗传算法，我们还会简要介绍其他进化算法，并分析它们各自的特点和适用范围。我们将强调进化算法在探索和利用搜索空间方面的鲁棒性。 模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks, FNNs）： 软计算的魅力之一在于不同技术之间的融合。模糊神经网络将模糊逻辑和神经网络的优点结合起来，既能处理模糊信息，又能通过学习调整参数。我们将探讨FNNs的结构，如何利用模糊规则增强神经网络的可解释性，以及它们在模式识别、故障诊断等方面的应用。 粗糙集（Rough Sets）： 粗糙集是另一种处理不精确和不确定信息的方法，尤其擅长于数据挖掘和知识发现。我们将介绍粗糙集的基本概念，如下近似集、上近似集、边界区域，以及如何利用粗糙集进行属性约简和依赖性分析。它能够帮助我们发现数据中的潜在规律，并剔除冗余信息。 其他重要技术： 我们还将简要介绍一些与软计算紧密相关的技术，如支持向量机（SVMs）在分类和回归中的应用，以及蚁群优化（Ant Colony Optimization）等启发式算法。 第三部分：软计算的实际应用 理论的最终目的是服务于实践。本书将通过大量详实的案例，展示软计算在各个领域的广泛应用。 智能控制系统： 模糊逻辑和神经网络在智能控制领域大放异彩，它们能够有效地控制复杂的非线性系统，如机器人、无人机、工业过程控制等。我们将分析模糊控制器和神经网络控制器在提高系统性能、鲁棒性和适应性方面的优势。 模式识别与图像处理： 神经网络，尤其是CNNs，已经成为图像识别、目标检测、人脸识别等领域的基石。我们将展示如何利用神经网络处理图像数据，提取特征，并进行分类和识别。 自然语言处理： RNNs、LSTMs、GRUs以及Transformer模型等在文本分类、机器翻译、情感分析、问答系统等自然语言处理任务中取得了突破性进展。我们将探讨软计算如何帮助计算机理解和生成人类语言。 金融预测与决策： 神经网络和模糊逻辑常被用于股票市场预测、信用评分、风险评估等金融应用。我们将分析软计算如何处理金融数据的复杂性和不确定性，做出更明智的决策。 医疗诊断与生物信息学： 软计算技术在辅助医疗诊断、药物研发、基因序列分析等方面发挥着重要作用。我们将介绍如何利用神经网络进行医学影像分析，如何用模糊逻辑处理医学上的不确定诊断信息。 环境保护与资源管理： 软计算也可以应用于环境监测、污染预测、能源优化、水资源管理等领域，帮助我们更有效地利用和保护地球资源。 推荐系统： 现代的推荐系统，无论是电商平台的商品推荐，还是视频平台的影视推荐，都离不开软计算的身影。我们将探讨如何利用协同过滤、基于内容的推荐以及深度学习模型来构建个性化的推荐引擎。 自动驾驶与机器人技术： 软计算在自动驾驶汽车的环境感知、路径规划、决策控制以及机器人导航、抓取、人机交互等方面扮演着核心角色。 结语 软计算并非一种孤立的技术，而是多种智能计算方法的有机融合。它提供了一个强大而灵活的框架，让我们能够以更接近人类智能的方式来理解和解决现实世界中那些复杂、模糊、不确定的问题。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解软计算的理论精髓，掌握其核心技术，并洞察其在各个领域的巨大潜力。通过对软计算的学习，我们不仅能够构建更智能的机器，更能深刻地理解智能的本质，并为人工智能的未来发展贡献力量。本书希望能够激发读者对智能计算的进一步探索兴趣，并在各自的领域中灵活运用软计算的原理和方法，创造出更多令人惊叹的成果。

评分☆☆☆☆☆

与其他侧重于单一软计算分支的书籍相比，《软计算方法理论及应用》的宏观视野令人赞叹。它成功地搭建了一个平台，让不同的计算范式（如神经网络、遗传算法、模糊系统乃至更前沿的群智能优化）能够在一个统一的框架下进行比较和融合。书中关于“混合智能系统”的章节，是全书的点睛之笔。作者没有停留在理论层面，而是通过一个复杂的供应链优化案例，展示了如何将模糊逻辑的知识表达能力与遗传算法的全局搜索能力有机结合起来，形成一个超越单一技术边界的解决方案。这种跨学科的整合能力，正是当前复杂系统研究的前沿方向。阅读这些章节，我感觉自己不再是孤立地研究某一个算法，而是站在一个更高的制高点，审视着软计算领域的整体版图，这对于培养系统性的科研思维至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在于它提供了一种看待“不确定性”和“优化”问题的全新视角。它没有盲目鼓吹软计算是解决一切问题的灵丹妙药，相反，它在论述每种方法的能力边界时表现出了极大的审慎和客观。尤其值得称道的是，书中对算法的收敛性和鲁棒性进行了深入的数学探讨，这为那些需要向同行或评审委员会证明其模型可靠性的研究人员提供了坚实的理论支撑。我感觉作者们在撰写过程中，时刻保持着对科学严谨性的最高要求。即便是对于那些相对成熟的理论，书中也引入了最新的收敛性分析工具。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一份高质量的学术对话录，它引导读者去质疑、去深入、去构建更健壮的智能系统。对于希望在软计算领域进行深入研究或高阶应用开发的专业人士来说，它绝对是案头必备的参考佳作。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是接受了一次系统而全面的知识洗礼。它最吸引我的地方，在于它对“应用”二字的诠释。许多书籍在理论阐述后往往草草收尾，但《软计算方法理论及应用》却将大量的篇幅投入到了现实世界的案例剖析之中。书中对几个具有代表性的工业控制和模式识别问题的深入剖析，展现了作者们一线的研究经验。我注意到，他们并没有采用那种“万能公式”式的套路，而是根据不同应用场景的特性，灵活地调整了参数设置和模型结构。这种“因地制宜”的指导思想，极大地拓宽了我的思路。特别是其中关于如何处理高维数据不平衡性时，所提出的基于自适应模糊推理系统的修正模型，其逻辑推导清晰有力，读后让人茅塞顿开。对于我这种偏向工程实践的读者而言，这种理论与实践紧密结合的叙事方式，远比纯粹的数学推导更具指导价值，它切实地解答了“我该如何用这些工具解决我的问题”这一核心疑问。

评分☆☆☆☆☆

这部名为《软计算方法理论及应用》的著作，甫一翻开，便能感受到其厚重与严谨。作者团队的深厚学术功底，在对诸多软计算核心理论的阐述中展现得淋漓尽致。我尤其欣赏它在梳理经典算法脉络时的那种抽丝剥茧的细腻。比如，在介绍模糊集理论向人工神经网络过渡的关键节点，书中并未简单罗列公式，而是通过一系列精心设计的逻辑跳跃和历史背景的穿插，让读者深刻理解为何这些看似分离的技术最终会汇聚于“软计算”这一广阔的领域。书中对进化计算的探讨，远超出了教科书式的描述，它深入挖掘了遗传算法在搜索空间复杂性面前的内在机制，并引入了最新的混合策略模型，这对于那些试图将这些理论应用于实际优化问题的研究人员来说，无疑是宝贵的财富。行文间，作者们似乎在与读者进行一场高屋建瓴的对话，既保证了理论的深度和准确性，又兼顾了初学者对整体框架的把握需求，使得阅读过程既充满挑战，又饱含发现的乐趣。这种平衡的拿捏，在同类书籍中实属罕见，让人不禁想一气呵成地读完，生怕错过任何一个关键的知识点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和语言风格，给我留下了极其深刻的印象。它并非那种冷冰冰的学术报告集，而是散发出一种沉稳而富有条理性的文人气韵。尽管主题涉及复杂的计算模型，但作者们在文字驾驭上却保持了一种惊人的清晰度。图表的运用极为克制且精准，每一张图表都服务于某个核心概念的阐述，绝无冗余。我特别欣赏作者在引入新技术概念时所采取的循序渐进的手法。例如，在讲解粒子群优化算法（PSO）的变种时，他们首先回顾了经典PSO的局限性，然后才引入新的速度更新机制，这种对比和递进，使得新旧思想的优劣对比一目了然，极大地降低了理解新算法的认知负荷。这种对读者学习路径的体贴，使得原本可能晦涩难懂的内容变得平易近人，让我在长时间的阅读后依然能保持专注，这在技术书籍中是相当难能可贵的特质。