具体描述
本书介绍人工智能基本原理及其在决策系统中的应用。主要介绍了人工智能的概况；在决策支持系统中普遍应用的人工智能知识表示方法和搜索推理技术；计算智能和Agent的基本知识；专家系统的愿理、设计和开发工具；指挥控制过程与常用的智能决策方法；人工智能应用于决策系统时的基本技术；人工智能及决策系统的发展。 本书可作为高等院校计算机、管理、自动控制等专业高年级学生和研究生的人工智能课程教材，尤其是决策管理专业和指技合一专业的人工智能课程教材，也可供从事人工智能及决策系统研究与应用的科技人员及指挥与管理人员学习参考。
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用户评价
**书名：人工智能及其在决策系统中的应用** 这本书的叙述方式简直像是在为初学者量身定做，文字流畅得让人几乎感觉不到阅读的阻力。作者似乎非常擅长把那些听起来高深莫测的概念，拆解成一个个可以被日常经验所理解的小模块。例如，书中对“机器学习”的阐释，并没有过多地纠缠于复杂的数学推导，而是通过一系列生动的商业案例，展示了算法是如何从历史数据中“学习”并优化预测准确性的。我印象尤其深刻的是它对**“模糊逻辑”**在库存管理中的应用的讨论，那部分内容详尽地描绘了传统基于硬规则的系统是如何在面对不确定性时显得力不从心，而模糊逻辑如何通过引入“程度”的概念，使得系统决策更加贴近人类专家的直觉判断。书中还穿插了一些关于**“专家系统”**的早期历史回顾，这部分虽然篇幅不长，但对于理解现代AI决策流派的演变脉络极有帮助，它清晰地指出了符号主义的优势与局限，为后续介绍更复杂的概率模型做了很好的铺垫。整体而言，如果你是希望快速建立起对AI决策应用领域一个全面而又易于消化的认知框架，这本书的入门部分无疑是绝佳的选择，它用一种非常平易近人的语调，成功地搭建起了理论与实际应用之间的桥梁。
评分这本书的后半部分，重点转向了那些更具前瞻性和复杂性的决策机制，特别是关于**“强化学习（RL）”**在动态环境下的应用阐述，体现了作者对该领域最新进展的紧密跟踪。它没有直接抛出Deep Q-Network (DQN) 这样复杂的模型，而是从**马尔可夫决策过程 (MDP)** 的基本框架入手，详尽阐述了状态、动作、奖励和转移概率之间的内在关系，这对于理解RL的核心思想至关重要。随后，书中引入了**“Policy Gradient”**方法，并巧妙地用动态定价策略作为案例，说明了直接优化策略函数的优势——尤其是在动作空间连续或者结果延迟性很强的情况下。我特别欣赏它对**“探索与利用（Exploration vs. Exploitation）”**困境的哲学讨论，作者并没有简单地将此视为一个技术参数调整问题，而是将其提升到商业决策的战略高度，探讨了在竞争激烈的市场中，企业应如何在短期利益最大化和长期市场洞察获取之间取得平衡。这种兼具理论深度和战略视野的探讨，使得这本书的价值远远超出了单纯的技术手册范畴。
评分这本书最让我感到惊喜的是其对**“决策系统的伦理、可解释性与治理”**的深入探讨，这无疑是当前AI应用中最关键也最常被回避的话题。作者清晰地界定了**“可解释性AI (XAI)”**的必要性，并系统地介绍了LIME和SHAP等模型无关的解释技术。书中通过一个信贷审批系统的案例，生动展示了当一个复杂的黑箱模型拒绝了一笔贷款申请时，监管机构和客户要求提供明确、非技术性解释的压力。更进一步，它还讨论了决策系统中的**“偏见（Bias）”**来源——例如训练数据中的历史不公如何被算法固化和放大——并提出了一系列缓解策略，包括对数据集的平衡化处理和对模型输出的公平性指标监控。这种对技术落地后的社会责任和法律合规性的前瞻性关注，使得整本书的基调从单纯的技术介绍，升华到了对负责任的智能系统构建的专业指导，对于任何希望将AI部署到关键业务流程中的决策层来说，这部分内容是不可或缺的“风险对冲指南”。
评分阅读过程中，我发现作者对**“非监督学习在决策支持中的角色”**的论述非常具有启发性，这一点在许多侧重于预测的AI书籍中往往被忽略。书中花了相当大的篇幅讨论**“聚类分析”**，不仅仅是K-Means这类基础算法，更重要的是探讨了如何利用层次聚类和DBSCAN来识别市场中**“隐藏的客户细分群体”**。作者强调，这些未被预先定义的群体，往往蕴含着传统市场调研难以发现的潜在需求，并据此构建了如何将聚类结果无缝集成到产品推荐引擎中的流程图。此外，对**“关联规则挖掘（Apriori算法及其变体）”**的应用分析也十分精彩，它展示了如何通过分析海量的交易数据，发现“如果客户购买了A和B，那么购买C的概率会显著增加”这样的隐含业务逻辑，从而指导货架布局和交叉促销活动。这种对“发现模式”而非“验证假设”的强调，为决策者提供了全新的、由数据驱动的洞察视角。
评分读完这本书，我最大的感受是其在**“决策树与随机森林”**这部分内容的深度和广度，远超我预期的入门级读物水平。作者在论述这些经典监督学习模型时，并没有停留在模型结构的基础介绍上，而是深入探讨了构建这些树状结构时的关键技术细节，比如**“剪枝策略”**对过拟合的控制作用，以及不同熵（Gini不纯度或信息增益）选择标准在实际数据分布下的细微性能差异。尤其是在讨论随机森林时，作者非常透彻地分析了**“Bagging”**（Bootstrap Aggregating）机制如何通过引入随机性来有效降低方差，同时对不同特征子集（Feature Subspace Sampling）的选择对模型鲁棒性的影响进行了细致的对比分析。更令人称道的是，书中将这些算法应用于具体的供应链优化场景，展示了如何通过构建多层次的决策路径，来实时调整生产计划，以应对突发的原材料价格波动。对于那些希望深入理解集成学习如何提供更稳定、更可靠商业决策支持的读者来说，这部分内容提供了坚实的理论基础和可操作的实践指导。
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