具体描述
由于计算机网络的迅速发展，对海量数据的信息处理受到理论和工程界的广泛关注，其中尤以基于仿生学原理的计算智能在高级信息处理中占据重要的地位。《计算智能的数学基础》着重介绍了人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑的基本模型、理论及算法及其在工程技术中的应用，如分类器、数据挖掘、现代优化方法和模糊控制，并且给出了基于MATLAB的数值实验。《计算智能的数学基础》每章后均配有习题，以供学生复习、巩固书中所学知识。 《计算智能的数学基础》可作为大专院校信息与计算科学、数学、应用数学、计算机科学、自动控制、信息与系统工程等专业的教材，亦可供相关专业的本科生、研究生、教师、科学及工程技术人员参考。
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读后感
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用户评价
这本书的装帧设计就充满了学术的严谨与现代的美感，厚重的封面材质，精细的烫金书名，散发着一种沉甸甸的知识分量。当我翻开第一页，扑面而来的是严谨的数学符号和清晰的逻辑推演，仿佛置身于一个由数字和公式构建的宏伟殿堂。作者在开篇就为我们勾勒出了计算智能的宏大图景，从历史上溯源，到理论体系的构建，再到各个分支的概览，无不体现出作者深厚的学识功底和清晰的条理。书中对于“智能”这个概念的探讨，并没有停留在哲学思辨层面，而是将其牢牢地锚定在数学的基石之上，通过对学习、推理、决策等核心智能行为的数学化建模，为理解和实现人工智能提供了坚实的基础。
评分书中对于计算智能在模式识别领域的应用也进行了深入的探讨。从特征提取的数学方法，到分类器设计的原理，都进行了详尽的讲解。书中涉及的距离度量、相似性度量等概念，以及它们在聚类、分类任务中的应用，都给我留下了深刻的印象。作者还通过分析一些经典的模式识别问题，展示了如何运用各种计算智能技术来解决这些问题，这对于我理解计算智能的实际应用价值非常有帮助。
评分书中关于支持向量机（SVM）的数学推导，是让我印象最深刻的部分之一。作者从最大间隔分类器的概念出发，逐步引入核技巧、对偶问题等核心思想，并给出了完整的数学推导过程。我之前对于SVM的理解，仅仅停留在“找到一个最佳超平面”的层面，而通过这本书的学习，我明白了其背后的数学原理，以及如何通过选择合适的核函数来处理非线性可分的情况。尤其是在讲解软间隔SVM时，拉格朗日乘子法和KKT条件的应用，让我对凸优化问题有了更深入的认识。
评分书中对进化计算的介绍，特别是遗传算法和差分进化，也给我留下了深刻的印象。作者并没有仅仅罗列算法的步骤，而是从生物进化的机制出发，解释了选择、交叉、变异这些操作背后的数学原理，以及它们如何协同作用来搜索最优解。书中还探讨了算子设计、参数设置等对算法性能的影响，并提供了相应的数学分析。这让我意识到，进化计算并非简单的“碰运气”，而是建立在一系列精巧的数学模型和算法之上，能够有效地解决优化问题。
评分对于模糊逻辑和粗糙集理论的探讨，更是让我看到了计算智能在处理不确定性和不精确信息方面的强大能力。书中详细介绍了模糊集、模糊逻辑运算的数学定义，以及如何构建模糊推理系统来模拟人类的模糊决策过程。而粗糙集理论，则为处理具有不精确、不完整信息的知识库提供了全新的视角。作者通过具体的例子，展示了如何利用粗糙集约简来发现隐藏在数据中的规则，并将其应用于分类和决策支持。这对于我理解那些“不那么完美”的数据，并从中提取有价值的信息，提供了有力的工具。
评分我尤其欣赏书中对一些核心计算智能算法的数学原理的深入剖析。例如，在讲解神经网络时，作者不仅仅停留在前向传播和反向传播的表面，而是逐层剥离，从激活函数的选择、梯度下降的优化方法，到损失函数的数学定义，都做了详尽的阐述。他用严谨的数学语言解释了为什么神经网络能够学习复杂的非线性映射，以及如何通过调整权重和偏置来逼近目标函数。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些更高级的优化算法，如Adam、RMSprop等，并对其背后的数学思想进行了细致的解读，这对于我理解和改进模型训练过程非常有帮助。
评分书中对于概率论和统计学在计算智能中的应用进行了系统性的讲解。概率图模型，如贝叶斯网络和马尔可夫随机场，是如何通过图结构来表示变量之间的依赖关系，以及如何利用概率推断来解决复杂的推理问题，都被作者用清晰的数学语言和图示进行了生动的展示。书中关于统计学习理论的部分，也让我受益匪浅。VC维、结构风险最小化等概念的引入，为理解模型的泛化能力提供了理论支撑。我之前对这些概念总是有一些模糊的认识，而这本书的讲解，让我对如何选择合适的模型、避免过拟合有了更深刻的理解。
评分书中对强化学习的数学框架进行了详尽的阐述。马尔可夫决策过程（MDP）的定义，状态、动作、奖励的数学表示，以及如何通过贝尔曼方程来描述最优策略，都被作者清晰地呈现出来。书中还详细介绍了Q-learning、SARSA等经典强化学习算法的数学原理，以及它们如何通过学习值函数来逼近最优策略。对于深度强化学习的部分，虽然篇幅可能不是最 extensive 的，但作者也成功地将深度学习的强大表示能力与强化学习的决策框架结合起来，为理解现代强化学习的发展方向指明了方向。
评分书中对数据挖掘和机器学习中的一些统计检验方法也进行了详细的介绍。例如，如何使用假设检验来评估模型性能的显著性，如何理解 p 值和置信区间的意义，以及如何选择合适的统计检验方法来分析数据。这些内容虽然看起来比较基础，但对于任何一个进行实证研究或者模型评估的研究者来说，都是不可或缺的。作者的讲解非常细致，并且结合了实际的应用场景，让我对这些统计工具有了更深的理解和运用能力。
评分这本书的参考文献和索引部分也做得非常出色。丰富的参考文献列表，为进一步深入学习提供了广阔的渠道。而详细的索引，则方便我快速查找书中涉及的关键概念和术语。总而言之，这本书不仅仅是一本关于计算智能的教材，更像是一本打开计算智能世界大门的钥匙，它以严谨的数学语言和清晰的逻辑结构，为我搭建了一个坚实的理论框架，让我能够更深刻地理解和掌握计算智能的核心思想和技术。
评分国内很早的一本人工智能方面的书籍，当时所谓的大数据，人工智能的概念还没有兴起。此书相当朴实，注重基础，说明详细。可能因为时间较早，算法的讲解种类比较少，主要包括神经网络、遗传算法、模糊逻辑。
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