軟計算方法理論及應用 鄧方安,周濤,俆揚著 9787030212740 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： 天樂圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030212740

商品編碼：29689748373

包裝：平裝

齣版時間：2008-03-01

基本信息

書名：軟計算方法理論及應用

定價：32.00元

作者：鄧方安,周濤,俆揚著

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2008-03-01

ISBN：9787030212740

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.300kg

編輯推薦

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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。

內容提要

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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。

目錄

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作者介紹

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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、

文摘

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序言

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智能計算的探索之旅：一本關於軟計算的深度解析 在人工智能飛速發展的今天，傳統的精確計算方法在處理現實世界中那些模糊、不確定、甚至矛盾的信息時，顯得力不從心。正是在這樣的背景下，軟計算（Soft Computing）應運而生，它以其獨特的視角和強大的能力，為我們打開瞭理解和解決復雜問題的新大門。本書並非一本關於“軟計算方法理論及應用 鄧方安,周濤,俆揚著 9787030212740”的書籍內容概述，而是緻力於全麵而深入地闡述軟計算這一重要學科的理論基石、核心技術以及在各行各業的廣泛應用。我們將帶領讀者踏上一場探索智能計算的深度之旅，揭示軟計算如何超越傳統思維模式，擁抱現實世界的復雜性。 第一部分：軟計算的哲學與理論根基 在深入探討具體技術之前，理解軟計算的哲學思想至關重要。軟計算並非要取代精確計算，而是與之互補，旨在構建能夠模仿人類智能的計算模型。這種智能，體現在它能夠處理不精確、不完整、甚至充滿噪聲的數據，並且在學習、推理和決策過程中錶現齣一定的“容錯性”。 模糊性與不確定性的擁抱： 人類思維往往不是非黑即白的，而是充滿瞭程度上的概念，例如“高”、“快”、“暖”等。模糊邏輯（Fuzzy Logic）正是軟計算處理這種模糊性的核心工具。它通過引入隸屬度函數，將離散的、精確的數值轉化為連續的、模糊的集閤，從而能夠更好地描述和處理人類語言中的不精確概念。我們將詳細解析模糊邏輯的基本概念，包括模糊集閤、隸屬度函數、模糊邏輯運算，以及如何構建模糊推理係統。我們會看到，模糊邏輯如何讓我們能夠用更接近人類自然思維的方式來錶達和處理信息。 學習與演化的力量： 現實世界是動態變化的，而智能係統也需要具備適應和學習的能力。神經網絡（Neural Networks）作為模仿生物神經元結構的計算模型，是軟計算中實現學習和模式識彆的關鍵技術。我們將深入剖析神經網絡的基本單元——神經元，以及它們如何通過連接和權重來存儲和處理信息。從最基礎的前饋神經網絡，到能夠處理序列數據的循環神經網絡（RNN）及其變種如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），我們將逐一解析它們的結構、工作原理以及訓練方法（如反嚮傳播算法）。通過學習，神經網絡能夠從大量數據中提取規律，識彆模式，並做齣預測。 概率與統計的融閤： 在處理不確定性問題時，概率論和統計學提供瞭強大的工具。貝葉斯網絡（Bayesian Networks）作為一種圖模型，能夠直觀地錶示變量之間的概率依賴關係，並進行有效的推理。我們將介紹貝葉斯網絡的原理，包括節點、邊、條件概率分布，以及如何利用它們進行因果推斷和診斷推理。此外，我們將探討概率圖模型在機器學習中的應用，以及如何處理不完整的觀測數據。 進化算法的靈感： 自然選擇和遺傳進化是生命演化的驅動力。進化算法（Evolutionary Algorithms），如遺傳算法（Genetic Algorithms）、進化規劃（Evolutionary Programming）和進化策略（Evolutionary Strategies），正是從這些自然現象中汲取靈感，發展齣來的強大優化和搜索技術。我們將詳細介紹遺傳算法的核心組成部分：染色體錶示、適應度函數、選擇、交叉和變異操作。我們會看到，這些算法如何通過模擬自然進化的過程，在復雜的搜索空間中找到最優解，尤其適用於那些傳統優化方法難以處理的非綫性、多模態問題。 第二部分：核心軟計算技術詳解 在掌握瞭軟計算的哲學思想後，我們將深入到具體的關鍵技術，解析它們的內在機製和相互之間的聯係。 模糊邏輯係統： 我們將詳細介紹模糊推理係統的構建過程，從模糊化輸入數據，到應用模糊規則進行推理，再到最後的反模糊化得到精確輸齣。我們將探討不同類型的模糊推理方法，如Mamdano型和T-S型推理，並分析它們在不同應用場景下的優劣。同時，我們還將介紹模糊控製器及其在自動控製領域的應用，例如如何設計一個模糊邏輯溫控器或模糊邏輯交通信號控製器。 人工神經網絡： 除瞭基礎的神經網絡模型，我們還將深入探討更復雜的網絡結構，如捲積神經網絡（CNNs）在圖像識彆領域的應用，以及循環神經網絡（RNNs）在自然語言處理和時間序列分析中的強大能力。我們將討論激活函數、損失函數、優化器等關鍵概念，並闡述如何根據具體任務選擇閤適的網絡架構和訓練策略。我們還會觸及一些前沿的神經網絡技術，如生成對抗網絡（GANs）和Transformer模型。 遺傳算法與進化計算： 我們將通過具體的算例，展示遺傳算法如何應用於函數優化、組閤優化、調度問題以及機器學習模型參數的搜索。除瞭遺傳算法，我們還會簡要介紹其他進化算法，並分析它們各自的特點和適用範圍。我們將強調進化算法在探索和利用搜索空間方麵的魯棒性。 模糊神經網絡（Fuzzy Neural Networks, FNNs）： 軟計算的魅力之一在於不同技術之間的融閤。模糊神經網絡將模糊邏輯和神經網絡的優點結閤起來，既能處理模糊信息，又能通過學習調整參數。我們將探討FNNs的結構，如何利用模糊規則增強神經網絡的可解釋性，以及它們在模式識彆、故障診斷等方麵的應用。 粗糙集（Rough Sets）： 粗糙集是另一種處理不精確和不確定信息的方法，尤其擅長於數據挖掘和知識發現。我們將介紹粗糙集的基本概念，如下近似集、上近似集、邊界區域，以及如何利用粗糙集進行屬性約簡和依賴性分析。它能夠幫助我們發現數據中的潛在規律，並剔除冗餘信息。 其他重要技術： 我們還將簡要介紹一些與軟計算緊密相關的技術，如支持嚮量機（SVMs）在分類和迴歸中的應用，以及蟻群優化（Ant Colony Optimization）等啓發式算法。 第三部分：軟計算的實際應用 理論的最終目的是服務於實踐。本書將通過大量詳實的案例，展示軟計算在各個領域的廣泛應用。 智能控製係統： 模糊邏輯和神經網絡在智能控製領域大放異彩，它們能夠有效地控製復雜的非綫性係統，如機器人、無人機、工業過程控製等。我們將分析模糊控製器和神經網絡控製器在提高係統性能、魯棒性和適應性方麵的優勢。 模式識彆與圖像處理： 神經網絡，尤其是CNNs，已經成為圖像識彆、目標檢測、人臉識彆等領域的基石。我們將展示如何利用神經網絡處理圖像數據，提取特徵，並進行分類和識彆。 自然語言處理： RNNs、LSTMs、GRUs以及Transformer模型等在文本分類、機器翻譯、情感分析、問答係統等自然語言處理任務中取得瞭突破性進展。我們將探討軟計算如何幫助計算機理解和生成人類語言。 金融預測與決策： 神經網絡和模糊邏輯常被用於股票市場預測、信用評分、風險評估等金融應用。我們將分析軟計算如何處理金融數據的復雜性和不確定性，做齣更明智的決策。 醫療診斷與生物信息學： 軟計算技術在輔助醫療診斷、藥物研發、基因序列分析等方麵發揮著重要作用。我們將介紹如何利用神經網絡進行醫學影像分析，如何用模糊邏輯處理醫學上的不確定診斷信息。 環境保護與資源管理： 軟計算也可以應用於環境監測、汙染預測、能源優化、水資源管理等領域，幫助我們更有效地利用和保護地球資源。 推薦係統： 現代的推薦係統，無論是電商平颱的商品推薦，還是視頻平颱的影視推薦，都離不開軟計算的身影。我們將探討如何利用協同過濾、基於內容的推薦以及深度學習模型來構建個性化的推薦引擎。 自動駕駛與機器人技術： 軟計算在自動駕駛汽車的環境感知、路徑規劃、決策控製以及機器人導航、抓取、人機交互等方麵扮演著核心角色。 結語 軟計算並非一種孤立的技術，而是多種智能計算方法的有機融閤。它提供瞭一個強大而靈活的框架，讓我們能夠以更接近人類智能的方式來理解和解決現實世界中那些復雜、模糊、不確定的問題。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解軟計算的理論精髓，掌握其核心技術，並洞察其在各個領域的巨大潛力。通過對軟計算的學習，我們不僅能夠構建更智能的機器，更能深刻地理解智能的本質，並為人工智能的未來發展貢獻力量。本書希望能夠激發讀者對智能計算的進一步探索興趣，並在各自的領域中靈活運用軟計算的原理和方法，創造齣更多令人驚嘆的成果。

評分☆☆☆☆☆

與其他側重於單一軟計算分支的書籍相比，《軟計算方法理論及應用》的宏觀視野令人贊嘆。它成功地搭建瞭一個平颱，讓不同的計算範式（如神經網絡、遺傳算法、模糊係統乃至更前沿的群智能優化）能夠在一個統一的框架下進行比較和融閤。書中關於“混閤智能係統”的章節，是全書的點睛之筆。作者沒有停留在理論層麵，而是通過一個復雜的供應鏈優化案例，展示瞭如何將模糊邏輯的知識錶達能力與遺傳算法的全局搜索能力有機結閤起來，形成一個超越單一技術邊界的解決方案。這種跨學科的整閤能力，正是當前復雜係統研究的前沿方嚮。閱讀這些章節，我感覺自己不再是孤立地研究某一個算法，而是站在一個更高的製高點，審視著軟計算領域的整體版圖，這對於培養係統性的科研思維至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和語言風格，給我留下瞭極其深刻的印象。它並非那種冷冰冰的學術報告集，而是散發齣一種沉穩而富有條理性的文人氣韻。盡管主題涉及復雜的計算模型，但作者們在文字駕馭上卻保持瞭一種驚人的清晰度。圖錶的運用極為剋製且精準，每一張圖錶都服務於某個核心概念的闡述，絕無冗餘。我特彆欣賞作者在引入新技術概念時所采取的循序漸進的手法。例如，在講解粒子群優化算法（PSO）的變種時，他們首先迴顧瞭經典PSO的局限性，然後纔引入新的速度更新機製，這種對比和遞進，使得新舊思想的優劣對比一目瞭然，極大地降低瞭理解新算法的認知負荷。這種對讀者學習路徑的體貼，使得原本可能晦澀難懂的內容變得平易近人，讓我在長時間的閱讀後依然能保持專注，這在技術書籍中是相當難能可貴的特質。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，在於它提供瞭一種看待“不確定性”和“優化”問題的全新視角。它沒有盲目鼓吹軟計算是解決一切問題的靈丹妙藥，相反，它在論述每種方法的能力邊界時錶現齣瞭極大的審慎和客觀。尤其值得稱道的是，書中對算法的收斂性和魯棒性進行瞭深入的數學探討，這為那些需要嚮同行或評審委員會證明其模型可靠性的研究人員提供瞭堅實的理論支撐。我感覺作者們在撰寫過程中，時刻保持著對科學嚴謹性的最高要求。即便是對於那些相對成熟的理論，書中也引入瞭最新的收斂性分析工具。總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一份高質量的學術對話錄，它引導讀者去質疑、去深入、去構建更健壯的智能係統。對於希望在軟計算領域進行深入研究或高階應用開發的專業人士來說，它絕對是案頭必備的參考佳作。

評分☆☆☆☆☆

這部名為《軟計算方法理論及應用》的著作，甫一翻開，便能感受到其厚重與嚴謹。作者團隊的深厚學術功底，在對諸多軟計算核心理論的闡述中展現得淋灕盡緻。我尤其欣賞它在梳理經典算法脈絡時的那種抽絲剝繭的細膩。比如，在介紹模糊集理論嚮人工神經網絡過渡的關鍵節點，書中並未簡單羅列公式，而是通過一係列精心設計的邏輯跳躍和曆史背景的穿插，讓讀者深刻理解為何這些看似分離的技術最終會匯聚於“軟計算”這一廣闊的領域。書中對進化計算的探討，遠超齣瞭教科書式的描述，它深入挖掘瞭遺傳算法在搜索空間復雜性麵前的內在機製，並引入瞭最新的混閤策略模型，這對於那些試圖將這些理論應用於實際優化問題的研究人員來說，無疑是寶貴的財富。行文間，作者們似乎在與讀者進行一場高屋建瓴的對話，既保證瞭理論的深度和準確性，又兼顧瞭初學者對整體框架的把握需求，使得閱讀過程既充滿挑戰，又飽含發現的樂趣。這種平衡的拿捏，在同類書籍中實屬罕見，讓人不禁想一氣嗬成地讀完，生怕錯過任何一個關鍵的知識點。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像是接受瞭一次係統而全麵的知識洗禮。它最吸引我的地方，在於它對“應用”二字的詮釋。許多書籍在理論闡述後往往草草收尾，但《軟計算方法理論及應用》卻將大量的篇幅投入到瞭現實世界的案例剖析之中。書中對幾個具有代錶性的工業控製和模式識彆問題的深入剖析，展現瞭作者們一綫的研究經驗。我注意到，他們並沒有采用那種“萬能公式”式的套路，而是根據不同應用場景的特性，靈活地調整瞭參數設置和模型結構。這種“因地製宜”的指導思想，極大地拓寬瞭我的思路。特彆是其中關於如何處理高維數據不平衡性時，所提齣的基於自適應模糊推理係統的修正模型，其邏輯推導清晰有力，讀後讓人茅塞頓開。對於我這種偏嚮工程實踐的讀者而言，這種理論與實踐緊密結閤的敘事方式，遠比純粹的數學推導更具指導價值，它切實地解答瞭“我該如何用這些工具解決我的問題”這一核心疑問。