Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:CRC Pr I Llc

作者:Krishnamoorthy, C. S./ Rajeev, S.

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:1996-9

价格:$ 189.78

装帧:HRD

isbn号码:9780849391255

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 专家系统
• 工程应用
• 机器学习
• 知识工程
• 推理
• 问题求解
• 决策支持
• 自动化
• 智能系统

《工程中的数学模型与优化方法》 本书深入探讨了工程领域中至关重要的数学建模与优化技术。在当今复杂多变的工程挑战面前，如何准确地将实际问题转化为可分析的数学框架，并在此基础上寻找最优解决方案，已成为衡量工程师专业能力的关键。本书旨在为读者提供一套系统性的方法论，帮助他们驾驭工程世界中的量化分析与决策过程。 第一部分：数学建模基础 本部分将从工程问题出发，逐步引导读者掌握数学建模的艺术。我们将从问题定义与假设入手，强调清晰地界定研究范围、识别关键变量以及做出合理假设对于模型构建的重要性。接着，我们会深入讲解不同类型的数学模型，包括但不限于： 描述性模型 (Descriptive Models)：用于模拟和解释系统行为，例如流体力学中的Navier-Stokes方程，或结构力学中的弹性力学方程。我们将探讨如何从物理原理、实验数据或经验关系中提取模型参数。 预测性模型 (Predictive Models)：用于预测系统在不同输入条件下的响应，例如天气预报模型、经济预测模型或材料性能预测模型。我们将介绍常用的统计建模技术，如回归分析、时间序列分析等，并讨论如何评估模型的准确性和泛化能力。 规范性模型 (Prescriptive Models)：用于指导决策，找到最佳行动方案，例如生产调度优化、资源分配模型等。这部分将为后续的优化方法打下基础。 在模型构建过程中，我们还会详细介绍数据收集与预处理技术，包括测量误差的分析、数据清洗、归一化以及特征工程等，确保模型的输入数据具有足够的质量和代表性。同时，我们将讨论模型验证与校准的方法，如交叉验证、灵敏度分析，以及如何根据实际反馈调整模型参数，提升模型的可靠性。 第二部分：优化方法详解 基于第一部分建立的数学模型，本部分将聚焦于工程决策中不可或缺的优化技术。我们将系统性地介绍各类优化算法，并结合具体的工程实例进行阐述。 线性规划 (Linear Programming, LP)：对于目标函数和约束条件均为线性的问题，我们将介绍单纯形法 (Simplex Method) 和内点法 (Interior-Point Methods) 等经典算法，并探讨其在资源分配、生产规划、运输问题等方面的应用。 整数规划 (Integer Programming, IP)：当决策变量必须取整数时，我们将介绍0-1整数规划、混合整数规划等，以及解决这些问题的割平面法 (Cutting Plane Method) 和分支定界法 (Branch and Bound Method)。这些方法在项目选择、调度安排等方面具有广泛应用。 非线性规划 (Nonlinear Programming, NLP)：对于目标函数或约束条件包含非线性项的问题，我们将介绍梯度下降法 (Gradient Descent)、牛顿法 (Newton's Method) 以及序列二次规划法 (Sequential Quadratic Programming, SQP) 等。这些算法是求解工程设计、参数估计等问题的关键。 约束优化 (Constrained Optimization)：我们将深入研究拉格朗日乘子法 (Lagrange Multipliers) 和KKT条件 (Karush-Kuhn-Tucker conditions)，理解如何处理带有等式和不等式约束的优化问题，并探讨惩罚函数法 (Penalty Method) 和乘子法 (Augmented Lagrangian Method) 等求解策略。 组合优化 (Combinatorial Optimization)：涉及从离散的集合中选择最优组合的问题，我们将介绍旅行商问题 (Traveling Salesman Problem, TSP)、背包问题 (Knapsack Problem) 等经典 NP-hard 问题，并探讨启发式算法 (Heuristics) 和近似算法 (Approximation Algorithms) 的设计思想，如贪婪算法 (Greedy Algorithms)、模拟退火 (Simulated Annealing) 和遗传算法 (Genetic Algorithms) 等，它们在物流路径规划、网络设计等领域发挥着重要作用。 多目标优化 (Multi-objective Optimization)：在许多工程问题中，需要同时优化多个相互冲突的目标，例如在设计中同时追求性能、成本和可靠性。我们将介绍帕累托最优 (Pareto Optimality) 的概念，以及加权求和法 (Weighted Sum Method)、Epsilon-约束法 (Epsilon-Constraint Method) 和进化算法 (Evolutionary Algorithms) 等处理多目标优化问题的技术。 第三部分：工程应用与案例分析 本书的第三部分将整合前两部分的内容，通过一系列典型的工程应用案例，展示数学建模与优化方法的强大威力。我们将涵盖但不限于以下领域： 结构工程：优化梁的截面尺寸以最小化材料用量同时满足强度和刚度要求；优化桥梁的拓扑结构以实现轻量化和高承载能力。 机械工程：优化发动机参数以提高燃油效率和降低排放；设计最优的机器人运动轨迹以最小化能量消耗。 电气工程：优化电力系统的调度以平衡供需、降低运行成本；设计最优的通信网络拓扑以最大化吞吐量和最小化延迟。 制造与生产：优化生产线布局以提高生产效率；制定最优的库存管理策略以降低成本。 供应链管理：优化物流配送路径以缩短交货时间；确定最优的生产计划以满足市场需求。 在每个案例分析中，我们将遵循“问题描述 -> 数学模型建立 -> 优化方法选择与应用 -> 结果分析与解释”的流程，强调建模的逻辑性和优化方法的实用性。通过这些案例，读者将能够深刻理解数学建模与优化方法在解决实际工程问题中的价值，并能够举一反三，将所学知识应用于自身的研究和工作中。 本书的编写旨在培养工程师的量化思维和解决复杂问题的能力。通过对数学模型构建和优化方法论的深入学习，读者将能够更加自信地应对工程领域的各种挑战，并做出更明智、更有效的决策。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书《人工智能与工程专家系统》给我的感觉，更像是一本“如何思考”的指南，而非简单的技术手册。它成功地将人工智能那曾经遥不可及的神秘面纱一层层地揭开，让我看到了它与工程实践之间那紧密的、理所当然的联系。作者在书中并未直接灌输枯燥的公式，而是通过大量的案例，引导读者去思考：在面对复杂的工程难题时，人工智能能否成为我们强有力的助手？我们又该如何设计出能够“理解”工程知识并做出决策的系统？书中对专家系统构建的章节，让我印象深刻。它不仅仅是关于规则和推理引擎，更是关于如何提取、组织和利用人类专家的宝贵经验。这种“知识工程”的视角，让我对如何将那些难以量化的直觉和经验转化为可执行的算法有了全新的理解。我特别喜欢作者在讨论问题解决策略时所展现出的逻辑严谨性，他会引导你去分析问题的类型、数据的可用性，以及不同AI方法的优缺点，从而做出最适合的决策。这本书的价值在于，它鼓励工程师们跳出传统的思维框架，拥抱新技术，并以一种更系统、更智能的方式来解决问题。它让我相信，未来的工程世界，人工智能将扮演越来越重要的角色。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能在实际工程问题中的落地应用充满好奇，尤其是那些能够直接提升效率、降低风险的解决方案。《人工智能与工程专家系统》这本书，就像是一扇窗户，让我得以窥探这个令人兴奋的交叉领域。作者并没有回避技术细节，但他巧妙地将它们融入到工程师们日常会遇到的场景中，让我感觉这本书是为我量身定制的。例如，书中对神经网络在结构健康监测方面的讲解，不仅仅是罗列算法，而是通过详细的步骤，展示了如何从传感器数据中提取特征，如何训练模型，以及如何解释模型的输出，这对于我这样一个希望将AI技术应用到桥梁检测的工程师来说，简直是宝藏。更让我惊喜的是，作者并没有局限于单一的技术，而是全面地介绍了多种人工智能技术，比如模糊逻辑、遗传算法等，并探讨了它们在不同工程问题中的适用性。这让我能够站在一个更广阔的视角来思考，而不是被某个单一的技术所局限。书中的语言风格非常直接且实用，没有过多的学术包装，而是直击问题本质，这对于需要快速掌握解决问题方法的工程师来说，无疑是莫大的福音。读完这本书，我感觉自己对如何利用AI优化工程设计、提升项目管理水平有了更清晰的思路，这对我未来的职业发展将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在拿到《人工智能与工程专家系统》之前，我对人工智能在工程领域的实际应用抱着一丝怀疑的态度。我总觉得那些高深的技术离我们实际的工程项目太过遥远。《人工智能与工程专家系统》这本书，彻底颠覆了我的这种看法。它用一种非常接地气的方式，向我展示了人工智能如何能够切实地赋能工程领域。书中关于数据驱动的优化方法，比如如何利用机器学习来预测材料性能、优化生产流程，这些都让我眼前一亮。作者在解释这些概念时，并没有使用过于晦涩的术语，而是通过清晰的类比和直观的图示，让我这个非AI科班出身的工程师也能轻松理解。更令我感到兴奋的是，书中还探讨了人工智能在设计过程中的创意辅助作用，这是一种我从未设想过的应用方向。它让我意识到，人工智能不仅能解决“效率”问题，还能在“创新”方面提供巨大的帮助。整本书的结构安排得非常合理，从基础概念到高级应用，层层递进，让我能够循序渐进地掌握知识。它为我打开了一扇新的大门，让我看到了工程领域未来的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够显著提升工程决策效率和准确性的技术充满兴趣，而《人工智能与工程专家系统》这本书，正好契合了我的需求。它不是一本理论堆砌的书籍，而是充满了实际的应用价值。书中关于模式识别在工程故障检测中的应用，让我对如何通过分析传感器数据来提前预警系统故障有了深刻的认识。作者在阐述这些技术时，注重逻辑的清晰和论证的严谨，每一个步骤都显得有条不紊。尤其让我感到惊喜的是，书中对“可解释性AI”在工程领域的探讨，这对于确保工程决策的可靠性和可追溯性至关重要。它让我明白，我们不仅仅需要AI来提供答案，更需要理解AI是如何得出这些答案的。这种注重“知其所以然”的讲解方式，让我对人工智能的信任度大大提升。书中的语言风格也非常务实，没有华而不实的修饰，而是直奔主题，这让我能够高效地获取知识。它为我提供了一个全新的视角来审视和解决工程中的复杂问题，让我对接下来的实践充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本《人工智能与工程专家系统》对我而言，简直是一场思维的盛宴，我从未想过如此复杂的领域能被如此清晰地剖析。初次翻开这本书，我的期望值并不高，毕竟工程领域与前沿人工智能的结合，往往意味着枯燥的理论和难以理解的算法。然而，作者以一种近乎艺术家的手法，将那些抽象的概念具象化，通过一系列引人入胜的案例研究，我仿佛置身于一个充满智慧的实验室。从机器学习在预测性维护中的应用，到专家系统如何辅助复杂的故障诊断，每一个章节都像是在为我揭示工业界的“黑箱”。书中的图表和流程图设计得极为精妙，它们不是简单的装饰，而是真正意义上的“语言”，将复杂的逻辑关系和数据流一目了然地呈现出来。我尤其喜欢书中关于“知识表示”那一章节的论述，作者没有仅仅停留在理论层面，而是深入探讨了如何将工程师的经验转化为计算机能够理解和运用的形式，这让我对如何构建更智能的工程决策支持系统有了全新的认识。整本书的叙述节奏张弛有度，既有宏观的理论框架，也有微观的具体实现，读起来既不会感到疲惫，又能持续获得知识的输入。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一份开启工程领域智能化未来的地图，让我对接下来的学习和实践充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆