Computational Intelligence

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出版者:John Wiley & Sons
作者:Andries P. Engelbrecht
出品人:
页数:304
译者:
出版时间:2003-01-13
价格:USD 80.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780470848708
丛书系列:
图书标签:
  • 1124
  • 计算智能
  • 人工智能
  • 机器学习
  • 深度学习
  • 优化算法
  • 神经网络
  • 模糊逻辑
  • 进化计算
  • 数据挖掘
  • 模式识别
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具体描述

Computational intelligence is the study of adaptive mechanisms to enable or facilitate intelligent behaviour in complex and changing environments. As such, computational intelligence combines artificial neural networks, evolutionary computing, swarm intelligence and fuzzy systems.

This book presents a highly readable and systematic introduction to the fundamentals of computational intelligence. In-depth treatments of the more important and most frequently used techniques are also given. The book provides treatment of computational intelligence in a manner which allows the reader to easily implement the different techniques, and to apply these techniques to solve real-world, complex problems.

Key features include:

A balanced treatment of the different computational intelligence paradigms

Inclusion of swarm intelligence

Coverage of the most recent developments in computational intelligence

Complete algorithms presented in pseudo-code to allow implementation in any language

Includes numerous exercises to involve and stimulate the reader further The careful and considered approach to this key subject makes this book appropriate for both the first-time reader, as well as individuals already active in the field.

《计算智能:现代智能系统设计的基石》 本书深入探讨了构建高效、自适应和鲁棒智能系统的理论基础与实践方法。我们从人类智能的核心要素出发,剖析了信息处理、学习、推理和决策等关键能力,并以此为蓝图,详细阐述了计算智能如何模拟并超越这些能力,以应对现实世界中复杂多变的挑战。 本书首先将目光投向了神经网络的迷人世界。我们将从最基础的感知器模型入手,循序渐进地介绍多层感知器(MLP)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等核心架构。读者将学习到如何设计、训练和优化这些网络,理解反向传播算法的精妙之处,以及如何在图像识别、自然语言处理和时间序列预测等实际应用中发挥其强大威力。我们将深入探讨不同激活函数的特性、正则化技术的重要性,以及损失函数的设计原则,确保读者能够构建出性能卓越的神经网络模型。 随后,我们将踏入模糊逻辑的领域。这里,不确定性和模糊性不再是障碍,而是智能处理的重要组成部分。我们将详细介绍模糊集、模糊隶属函数以及模糊规则的构建方法。读者将掌握如何将人类的直观知识和经验转化为可计算的模糊规则,并学会运用模糊推理引擎进行决策。本书将通过大量实例,展示模糊逻辑在控制系统、专家系统和决策支持系统等领域的广泛应用,帮助读者理解如何让机器在模糊环境中做出更符合人类认知的判断。 紧接着,本书将聚焦于进化计算的强大力量。受自然界生物进化机制的启发,进化计算提供了一系列解决优化问题的强大工具。我们将详细介绍遗传算法(GA)的核心原理,包括选择、交叉和变异等操作,并分析其在函数优化、组合优化和机器学习模型参数调优等方面的应用。此外,本书还将探讨遗传编程(GP)如何实现程序的自动生成,以及差分进化(DE)等其他重要的进化计算算法,为读者提供解决复杂优化难题的多样化策略。 在掌握了神经网络、模糊逻辑和进化计算这三大核心计算智能技术后,本书将引导读者深入理解混合智能系统的设计理念。我们将探讨如何将不同技术的优点相结合,以创建比单一技术更强大、更通用的智能系统。例如,模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks)如何融合模糊逻辑的易解释性和神经网络的学习能力,以及神经进化(Neuroevolution)如何利用进化算法优化神经网络的结构和权重。本书将重点介绍这些混合方法的优势,以及在复杂问题解决中的实例应用,帮助读者构建出更具创新性和适应性的智能解决方案。 除了以上核心技术,本书还将触及机器学习与其他计算智能方法的交织。我们将简要回顾监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念,并着重阐述它们与神经网络、模糊逻辑和进化计算的内在联系和协同作用。例如,如何使用模糊逻辑来解释神经网络的决策过程,或者如何利用进化算法来设计强化学习的策略。 本书的每一章都配有清晰的图示、详实的算法描述和精心设计的案例研究。我们注重理论与实践的结合,旨在帮助读者不仅理解计算智能的理论精髓,更能将其应用于解决实际问题,推动创新。无论您是希望深入理解人工智能原理的研究者,还是致力于构建智能解决方案的工程师,本书都将为您提供宝贵的知识和实用的技能,助力您在计算智能领域取得卓越成就。 本书的目标读者包括但不限于: 计算机科学与工程专业的学生: 为学习人工智能、机器学习、模式识别等课程提供坚实的基础。 人工智能研究人员: 提供前沿理论和方法,激发新的研究思路。 软件工程师和开发人员: 掌握构建智能应用所需的关键技术和工具。 数据科学家: 学习如何利用计算智能技术处理和分析海量数据。 对人工智能感兴趣的专业人士: 了解智能系统的工作原理及其在各行业的应用前景。 通过阅读本书,您将能够: 深入理解神经网络、模糊逻辑和进化计算的核心原理。 掌握构建和优化各种计算智能模型的实用技能。 学会如何设计和实现混合智能系统,以解决复杂问题。 熟悉计算智能在图像识别、自然语言处理、控制系统、优化问题等领域的广泛应用。 培养独立思考和创新解决问题的能力,为未来的智能技术发展打下坚实基础。 我们相信,《计算智能:现代智能系统设计的基石》将是您探索智能世界、驱动技术革新的得力助手。

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读后感

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用户评价

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这本书的理论深度和广度简直令人叹为观止,作者似乎将一个领域内所有关键的里程碑式进展都系统地梳理了一遍。阅读过程中,我发现它并非那种只停留在表面概念介绍的入门读物,而是深入到了底层数学原理和算法实现的每一个细节。特别是对于一些经典模型的演进脉络,作者的处理方式非常巧妙,他没有简单地罗列公式,而是通过一系列精心设计的例证,将抽象的数学语言转化为了直观的逻辑推导。我记得有几个章节,涉及到非线性优化理论的阐述,如果换做其他书籍,我可能需要反复查阅高等数学的参考资料,但在这里,作者的讲解逻辑层层递进,每一步的引入都有其必然性,让人读起来有种“原来如此”的豁然开朗感。这种将复杂问题解构并重构的能力,是衡量一本优秀学术著作的黄金标准,而这本书无疑达到了这个高度。它迫使你必须动脑筋去思考,而不是被动接受信息。

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坦白说,这本书的实战应用案例部分,是我个人最为欣赏的一环。很多理论书籍在介绍完模型后,往往就戛然而止,留给读者的是一片茫然的“如何落地”的空白。然而,这本著作的作者显然深谙实践者的痛点,他在每一个核心算法讲解完毕后,都紧接着提供了一系列贴近工业界和科研前沿的实际问题场景。这些案例的选择非常具有代表性,涵盖了从数据挖掘到模式识别等多个交叉领域,而且关键是,作者不仅给出了问题的描述,还详细剖析了如何将理论模型适配到具体约束条件下的处理技巧。我特别留意了其中关于大规模数据集处理的章节,那里面提到的几种高效近似算法的比较分析,对于我目前手头上的一个项目极具指导意义。这种理论指导实践,实践反哺理论的良性循环结构,使得这本书的实用价值远远超出了单纯的知识传授范畴。

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这本书的语言风格我感觉非常独特,它似乎成功地在保持学术严谨性与增强可读性之间找到了一个微妙的平衡点。作者的用词非常精准,专业术语的引入和定义都无可挑剔,但同时,行文的节奏感把握得很好,没有那种为了堆砌术语而产生的晦涩感。特别是那些概念性的过渡段落,作者往往会使用一些类比或者历史背景的引入,瞬间拉近了读者与复杂概念之间的距离。例如,在阐述启发式搜索策略时,作者穿插了一段关于古代航海家如何利用有限信息做出决策的描述,这个小小的插曲立刻让原本枯燥的搜索树概念变得生动起来。这种行文的张弛有度,让阅读过程不再是一场艰难的跋涉,而更像是一次有引导的探索之旅。对于非母语读者来说,这种清晰的逻辑脉络和富有条理的句子结构,无疑是巨大的福音。

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这本书的排版和装帧实在是令人惊喜,拿到手里沉甸甸的,那种纸张的质感,触摸上去的细腻程度,都透露着出版方的用心。装帧设计上,封面色彩搭配得非常典雅大气,简约却不失深度,首页的烫金工艺在光线下微微闪烁,让人立刻就能感受到这本书的“分量”。内页的印刷清晰度简直是教科书级别的,无论是复杂的公式推导还是精密的图表展示,都毫无模糊或重影,长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳,这对于一本专业性如此强的书籍来说至关重要。光是翻阅这本书,就已经是一种视觉和触觉上的享受了,它不像很多技术书籍那样粗糙应付,而是真正将阅读体验放在了核心位置。我记得我刚打开它的时候,甚至犹豫了好久才舍得在上面做笔记,生怕破坏了它本身的美感,可见其外观设计是多么成功地抓住了读者的心。这种对细节的极致追求,让我在开始学习内容之前,就已经对这本书产生了极高的期待值和亲近感。

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我对这本书的参考文献和索引部分的评价是“近乎完美”。在任何严肃的学术著作中,引用规范性和索引的详尽程度都是衡量其学术诚信和参考价值的关键指标。这本书在这方面做得极其出色,它引用的文献覆盖了近几十年来该领域的关键论文,时间跨度合理,且引用格式统一规范,这极大地便利了想要深入研究特定主题的读者进行溯源。更值得称赞的是其索引设计,它不仅仅简单地罗列了书中的术语,而是加入了对这些术语在书中出现页码的细致标注,甚至连公式编号和图表编号也有明确的索引入口。这在需要快速定位特定信息或回顾某个概念的场景中,节省了大量时间。这本书无疑可以作为一本独立的、值得信赖的参考工具书,而不是仅仅作为课程教材束之高阁。它的参考文献部分本身,就构成了一份高质量的领域导读地图。

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