Computational Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Computational Intelligence: An Introduction, Second Edition offers an in-depth exploration into the adaptive mechanisms that enable intelligent behaviour in complex and changing environments. The main focus of this text is centred on the computational modelling of biological and natural intelligent systems, encompassing swarm intelligence, fuzzy systems, artificial neutral networks, artificial immune systems and evolutionary computation.
Engelbrecht provides readers with a wide knowledge of Computational Intelligence (CI) paradigms and algorithms; inviting readers to implement and problem solve real-world, complex problems within the CI development framework. This implementation framework will enable readers to tackle new problems without any difficulty through a single Java class as part of the CI library.
Key features of this second edition include:
A tutorial, hands-on based presentation of the material.
State-of-the-art coverage of the most recent developments in computational intelligence with more elaborate discussions on intelligence and artificial intelligence (AI).
New discussion of Darwinian evolution versus Lamarckian evolution, also including swarm robotics, hybrid systems and artificial immune systems.
A section on how to perform empirical studies; topics including statistical analysis of stochastic algorithms, and an open source library of CI algorithms.
Tables, illustrations, graphs, examples, assignments, Java code implementing the algorithms, and a complete CI implementation and experimental framework.
Computational Intelligence: An Introduction, Second Edition is essential reading for third and fourth year undergraduate and postgraduate students studying CI. The first edition has been prescribed by a number of overseas universities and is thus a valuable teaching tool. In addition, it will also be a useful resource for researchers in Computational Intelligence and Artificial Intelligence, as well as engineers, statisticians, operational researchers, and bioinformaticians with an interest in applying AI or CI to solve problems in their domains.
Check out http://www.ci.cs.up.ac.za for examples, assignments and Java code implementing the algorithms.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
《Computational Intelligence》这本书，对我来说，是一次真正意义上的思想启蒙。在开始阅读之前，我可能对计算智能有着一些笼统的认识，但这本书以其独特的角度和深度，为我构建了一个更加清晰和全面的认知图景。作者在对神经网络、模糊逻辑、进化计算等核心技术进行讲解时，非常注重理论的严谨性和数学基础的清晰阐述。我特别欣赏书中关于“学习”和“推理”的讨论，作者通过生动的例子，将这些抽象的概念具象化，让我能够深刻理解计算智能系统是如何通过数据进行学习，并作出智能决策的。例如，在讲解支持向量机时，作者深入剖析了其核函数的原理，以及如何通过非线性映射来解决线性不可分问题，这让我对分类算法的内在机制有了更深的理解。而且，书中还涵盖了许多前沿的研究方向和应用领域，这些内容极大地拓宽了我的视野，也激发了我对未来技术发展的无限遐想。我能够感觉到，作者在字里行间流露出的是对知识的尊重和对探索的执着，这使得这本书不仅具有学术价值，更充满了人文关怀。它不仅是一本教科书，更是一次深刻的智慧对话。
评分终于有机会拜读了《Computational Intelligence》这本学术巨著，说实话，在拿到这本书之前，我一直对“计算智能”这个概念抱着一种模糊而又充满好奇的态度。它听起来既深奥又充满未来感，像是科幻小说里才会出现的词汇。然而，当我翻开这本书的第一页，便被它严谨的逻辑和清晰的脉络所吸引。作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的理论，而是循序渐进地为我们构建起一个认知框架。从基础的数学原理，到各种智能算法的演化，再到它们在实际问题中的应用，每一个章节都像是一块精心雕琢的基石，牢牢地支撑着整个计算智能的大厦。我尤其喜欢书中对各种算法的直观解释，那些图示和类比，使得那些原本抽象的概念变得生动起来。例如，在讲解遗传算法的部分，作者用了一个非常贴切的比喻，将自然选择的原理与计算机模拟巧妙地结合在一起，让我瞬间领悟了算法的核心思想。而且，书中并没有止步于算法的介绍，更重要的是，它还探讨了这些算法的优劣势、适用场景以及它们之间相互借鉴和融合的可能性。这让我意识到，计算智能并非是单一孤立的学科，而是一个充满活力、不断发展的生态系统。我能够感受到作者在字里行间流露出的深厚功底和严谨态度，每一个细节都经过了反复推敲，每一个结论都基于扎实的理论基础。这本书无疑为我打开了一扇通往计算智能世界的大门，让我对这个领域有了前所未有的清晰认识和深刻理解。
评分《Computational Intelligence》这本书，可以说是为我打开了一扇通往更深层次理解计算智能的大门。在阅读之前，我对计算智能的概念可能还存在一些模糊的认识，但这本书通过其系统化的讲解和详实的论证，为我构建了一个清晰的知识框架。作者在对各种智能算法的原理进行阐述时，非常注重理论的严谨性和数学基础的支撑。例如，在讲解神经网络的梯度下降优化时，作者详细推导了反向传播算法的数学公式，并解释了其在模型训练中的关键作用。这使得我对算法的工作机制有了更深入的理解，而不仅仅是停留在“知道”的层面。更重要的是，书中还非常强调了计算智能在各个领域的应用，我特别欣赏作者在案例分析中展现出的深刻洞察力，他能够精准地指出不同算法的优势和局限性，并给出如何针对具体问题进行优化的建议。例如，在关于模糊逻辑在控制系统中的应用部分，作者通过对汽车自动驾驶场景的分析，清晰地展示了模糊逻辑在处理不确定性和实时性要求高的任务中的优越性。这本书不仅是一本技术指南，更是一种思维方式的启迪，让我学会如何从更全局、更智能的角度去审视和解决问题。
评分我对《Computational Intelligence》这本书的评价，可以用“相见恨晚”来形容。在阅读之前，我对计算智能的理解更多是停留在一些零散的概念和技术名称上，例如机器学习、深度学习等。然而，这本书以其极其系统和全面的视角，将这些分散的知识点串联成一个完整的知识体系。作者在阐述每一种智能算法时，都力求深入浅出，不仅详细介绍了算法的原理和结构，还穿插了大量具有启发性的案例研究。我尤其喜欢书中关于“进化计算”的章节，作者将遗传算法、粒子群优化等技术与自然界的生物进化过程巧妙地联系起来，使得那些原本抽象的数学模型变得生动易懂。这让我对算法的设计思想有了更深刻的理解，也激发了我对如何将生物学原理应用于解决复杂工程问题的思考。此外，书中还对不同算法的优劣势、适用范围以及如何进行参数调优进行了深入的探讨，这对于我在实际项目中选择和应用合适的算法至关重要。这本书的结构设计也非常合理，从基础理论到高级应用，循序渐进，能够满足不同层次读者的需求。它不仅仅是一本技术书籍，更是一种思维方式的引导，让我学会如何用更智能、更具创造性的方式去解决问题。
评分《Computational Intelligence》这本书，无疑是一次令人振奋的知识探索之旅。在深入研读的过程中，我被作者在构建计算智能的宏大叙事中所展现出的深厚造诣所深深吸引。它不仅全面涵盖了从基础的神经元模型到复杂的深度学习架构，还将模糊逻辑、进化计算等关键技术进行了系统性的梳理和整合。我特别喜欢书中关于“适应性”和“鲁棒性”的论述，作者通过细致的分析，阐释了计算智能系统如何能够灵活地应对动态变化的环境和不确定性。例如，在讲解自适应模糊控制时，作者通过一个具体的工业过程控制案例，生动地展示了如何利用模糊逻辑和学习机制来优化系统性能。此外，书中还对不同算法的计算复杂度和收敛性进行了深入的探讨，这为我理解算法的效率和可行性提供了重要的参考。我还可以感受到作者对前沿研究成果的敏锐洞察力，书中讨论的一些概念和方法，都是当前人工智能领域的热点。总而言之，这本书不仅是一部严谨的学术著作，更是一本充满智慧的启迪之作，它拓宽了我的视野，提升了我的认知，让我对计算智能的未来发展充满了期待。
评分《Computational Intelligence》这本书给我留下了极其深刻的印象，其内容之丰富、讲解之详尽，远超我之前的预期。作者在对神经网络、模糊逻辑、进化计算等核心技术进行深入剖析的同时，还特别强调了这些技术之间的相互关联性和融合性，构建了一个完整的计算智能理论体系。我尤其赞赏书中关于“智能体”和“群体智能”部分的论述，作者通过生动的例子，清晰地展示了这些概念如何被应用于解决分布式问题和实现复杂行为。例如，在讲解蚁群算法时，作者将生物界的行为模式与算法逻辑相结合，让我对群体协作的原理有了全新的认识。此外，书中还提供了大量的数学推导和算法伪代码，这对于希望深入理解算法细节并进行二次开发的读者来说，无疑是宝贵的资源。我注意到，作者在描述每一个算法时，都会追溯其产生的历史背景和解决的问题，这不仅有助于理解算法的演进，也更能体会到计算智能发展的脉络。这本书的结构安排也十分合理，从基础理论到高级应用，循序渐进，能够满足不同层次读者的需求。它不仅是一本教科书，更像是一本思想的启迪录，引导我用更具创造性的方式去思考和解决工程难题。
评分《Computational Intelligence》这本书给我带来的最直接的感受，便是它在理论深度和实践广度上的完美平衡。作为一名对人工智能领域充满热情的学习者，我一直渴望能找到一本既能深入剖析核心原理，又能指导实际应用的书籍，而这本书恰恰满足了我的需求。作者在数学建模和算法设计上的阐述，可谓鞭辟入里，让我对诸如神经网络、模糊逻辑、进化计算等核心概念有了更深层次的理解。那些复杂的数学公式，在作者的解读下，不再是令人望而生畏的符号，而是揭示事物本质的有力工具。更令人惊喜的是，书中还详细介绍了这些理论如何转化为实际应用，例如在模式识别、优化问题、机器人控制等领域，作者通过大量的案例分析，生动地展示了计算智能的强大力量。我特别关注了书中关于“混合智能系统”的讨论，这部分内容让我看到了不同智能技术协同工作所能产生的协同效应，这不仅仅是简单的叠加，而是一种智慧的融合，能够解决单一方面难以应对的复杂问题。阅读过程中，我不断地被作者的洞察力所折服，他总能准确地抓住问题的关键，并提出富有创意的解决方案。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我在浩瀚的计算智能领域中穿梭，不仅指明了方向，更教会了我如何思考和解决问题。它不仅仅是一本书，更是一次深刻的学习和启发。
评分这是一本真正让我感到“有料”的书，它就是《Computational Intelligence》。在阅读之前，我对计算智能的理解可能还停留在一些零散的知识点上，但这本书就像一座精心搭建的桥梁，将这些零散的知识点串联起来，形成一个完整而有力的体系。作者在讲解各种智能算法时，非常注重基础理论的阐述，例如，他会详细解释反向传播算法是如何工作的，以及它在多层神经网络中的作用，这些讲解清晰透彻，让我对神经网络的内部机制有了更深刻的理解。同时，书中也并未忽视算法的实际应用，我非常欣赏作者在书中插入的许多实际案例，这些案例涵盖了从图像识别到金融预测等多个领域，让我看到了计算智能的强大潜力。特别是关于模糊逻辑在控制系统中的应用，作者的分析让我对如何处理不确定性和模糊信息有了更清晰的认识。而且，这本书的写作风格非常吸引人，作者善于用类比和故事来解释抽象的概念，使得整个阅读过程变得轻松而富有启发。它不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启发，让我学会如何将这些智能技术融入到解决现实问题的过程中。
评分坦白说，起初我拿到《Computational Intelligence》时，对“计算智能”这个词汇的理解仅限于一些笼统的印象，比如机器学习、数据分析等等，但这本书的出现，彻底改变了我对这个领域的认知。它以一种非常系统和全面的方式，将计算智能的各个分支——包括但不限于神经网络、模糊系统、进化计算、粒子群优化等——娓娓道来。书中对于各种算法的原理、结构以及它们背后的数学基础的讲解，严谨而不失生动。我非常欣赏作者的写作风格，他善于用清晰的语言和精妙的图示来阐述复杂的概念，使得即便是对该领域了解不深的读者，也能快速进入状态。特别是在探讨不同算法的权衡与取舍时，作者的分析尤为到位，他会详细对比不同方法的优缺点、适用范围以及在不同场景下的表现，这对于读者在实际项目中选择合适的算法至关重要。书中还穿插了许多引人入胜的案例研究，这些案例不仅展示了计算智能在现实世界中的广泛应用，也激发了我进行更深入探索的兴趣。我感觉自己仿佛置身于一个巨大的知识宝库，而这本书则是一把钥匙，为我开启了通往更深层次理解的大门。它不仅仅是一本技术书籍，更是一种思维方式的引导，让我学会如何从更宏观、更智能的角度去审视和解决问题。
评分这本书《Computational Intelligence》可以说是我在相关领域阅读过最令人印象深刻的一部作品。作者以其独特的视角和深厚的学术功底，将计算智能这一复杂而迷人的学科领域进行了系统而全面的梳理。我特别欣赏书中对每一种智能算法的介绍，不仅仅停留在表面的描述，而是深入挖掘其背后的数学原理和逻辑推导。例如，在讲解遗传算法时，作者不仅解释了选择、交叉、变异等基本操作，还深入探讨了这些操作如何模拟自然选择过程，以及如何通过参数的调整来优化算法的性能。同时，书中还穿插了大量的真实世界案例，这些案例将抽象的理论与实际应用紧密地联系起来，让我对计算智能的强大能力有了更直观的感受。我印象特别深刻的是关于“混合智能系统”的讨论，作者认为将不同的智能技术相结合，能够产生“1+1>2”的协同效应，这为我解决复杂问题提供了新的思路。这本书的结构严谨，语言流畅，逻辑清晰，堪称一本不可多得的优秀教材，它不仅丰富了我的知识储备，更重要的是，它教会了我如何用一种更加智能、更加高效的方式去思考和解决问题。
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