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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Andina, Diego (EDT)/ Pham, Duc Truong (EDT)

出品人:

页数:225

译者:

出版时间:2007-2

价格:$ 224.87

装帧:HRD

isbn号码:9780387374505

丛书系列:

图书标签:

• 计算智能
• 人工智能
• 机器学习
• 优化算法
• 神经网络
• 模糊逻辑
• 进化计算
• 数据挖掘
• 模式识别
• 专家系统

《智能算法与决策：理论、方法与应用》 内容梗概 本书深入探讨了计算智能（Computational Intelligence）领域的核心理论、关键方法及其在实际问题解决中的广泛应用。计算智能作为人工智能的一个重要分支，致力于研究和开发受生物启发、具有鲁棒性和适应性的智能系统。它不同于传统的符号逻辑方法，更加注重处理不确定性、复杂性和海量数据。本书旨在为读者提供一个全面而深入的理解，涵盖了从基础理论到前沿技术的完整图景。 第一部分：计算智能基础理论 本部分为读者奠定了坚实的理论基础，介绍了计算智能领域的核心概念和关键组成部分。 引言与发展脉络 智能的本质与计算智能的起源： 探讨了智能的定义，以及为何传统人工智能面临瓶颈，催生了以模仿生物智能为核心的计算智能。 计算智能的学科定位与特点： 明确了计算智能在人工智能中的地位，强调其“数据驱动”、“概率性”、“自适应性”、“并行性”等核心特点。 计算智能的主要分支概览： 简要介绍了模糊系统、神经网络、进化计算等主要分支，为后续章节的深入学习铺平道路。 计算智能的发展历程与未来趋势： 回顾了计算智能从萌芽到蓬勃发展的关键里程碑，并展望了其在未来科技发展中的重要作用。 模糊系统理论 模糊逻辑与模糊集合： 详细阐述了模糊集合的概念，包括隶属度函数、模糊运算（如模糊并、模糊交、模糊补）以及模糊逻辑推理的基本原理。 模糊规则与模糊推理： 介绍了如何构建模糊规则库，以及常用的模糊推理方法，如Mamdani推理和Takagi-Sugeno推理。 模糊控制器设计： 讲解了如何设计基于模糊逻辑的控制器，包括模糊化、模糊推理和解模糊化等步骤，并给出具体设计实例。 模糊聚类与模糊模式识别： 探讨了模糊聚类算法（如模糊C均值）及其在数据分析和模式识别中的应用。 神经网络理论 人工神经元模型与激活函数： 介绍了基本的人工神经元模型，以及线性、sigmoid、ReLU等常见的激活函数及其作用。 前馈神经网络（FNN）： 深入讲解了单层感知机、多层感知机（MLP）的结构和工作原理，以及反向传播算法（Backpropagation）的训练过程。 递归神经网络（RNN）： 阐述了RNN的结构特点，适用于处理序列数据，并介绍了其变体如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。 卷积神经网络（CNN）： 重点介绍了CNN在图像处理领域的卓越性能，包括卷积层、池化层、全连接层的设计及其应用。 深度学习基础： 概述了深度学习的概念，强调了深层网络结构带来的强大表示能力，并介绍了深度学习的基本训练策略。 进化计算理论 遗传算法（GA）： 详细讲解了遗传算法的基本原理，包括染色体表示、选择、交叉、变异等算子，以及其在优化问题中的应用。 粒子群优化（PSO）： 介绍了PSO算法的思想，模拟鸟群觅食行为，通过粒子间的协同搜索来寻找最优解。 差分进化（DE）： 阐述了差分进化算法的独特变异策略，以及其在解决复杂优化问题中的优势。 其他进化计算算法： 简要介绍了遗传规划（GP）、蚁群优化（ACO）等其他重要的进化计算技术。 第二部分：计算智能关键方法与技术 本部分聚焦于计算智能领域的核心方法和技术，深入剖析其工作机制，并提供实现细节。 混合智能系统 模糊神经网络（FNN）： 探讨了将模糊逻辑和神经网络相结合的混合模型，如何利用模糊系统的可解释性和神经网络的学习能力。 神经模糊系统： 介绍了如何将神经网络用于模糊系统的参数学习和优化，实现更加智能化的模糊推理。 进化模糊系统： 讲解了如何利用进化算法来优化模糊系统的结构和参数，提高模糊系统的性能。 其他混合方法： 探讨了融合神经网络、模糊系统和进化计算等多种技术的复合模型。 支持向量机（SVM）与核方法 SVM原理： 详细解释了SVM如何通过最大化间隔来找到最优分类超平面，以及其在分类和回归问题中的应用。 核函数技巧： 介绍了核函数的作用，以及线性核、多项式核、高斯核等常用核函数，如何将数据映射到高维空间。 SVM在模式识别中的应用： 探讨了SVM在图像识别、文本分类、生物信息学等领域的成功案例。 无监督学习与聚类技术 K-均值（K-Means）聚类： 讲解了K-Means算法的迭代过程，以及其在数据划分和模式发现中的应用。 层次聚类： 介绍了凝聚型和分裂型层次聚类方法，以及树状图（Dendrogram）的可视化。 密度基聚类（DBSCAN）： 阐述了DBSCAN如何根据数据点的密度来识别簇，以及其对噪声的鲁棒性。 聚类评估指标： 介绍了轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等用于评估聚类结果质量的指标。 降维与特征提取技术 主成分分析（PCA）： 详细讲解了PCA如何通过线性变换找到数据的主要成分，实现降维和噪声去除。 独立成分分析（ICA）： 介绍了ICA如何将混合信号分解为统计上独立的源信号。 流形学习（Manifold Learning）： 探讨了Isomap、LLE等方法，如何揭示数据在高维空间中的内在低维流形结构。 自动编码器（Autoencoders）： 介绍了作为无监督特征学习工具的自动编码器，及其在降维和去噪中的应用。 集成学习与模型融合 Bagging与Boosting： 详细讲解了Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）的集成思想，如何通过组合多个弱学习器来构建强学习器。 堆叠（Stacking）： 介绍了如何训练一个元学习器来组合多个基学习器的预测结果，以获得更好的性能。 模型融合的优势与挑战： 分析了集成学习带来的鲁棒性提升、准确性提高等优势，以及过拟合和模型复杂度等挑战。 第三部分：计算智能在典型领域的应用 本部分将计算智能的理论和方法落到实处，展示其在多个关键领域的成功应用。 模式识别与计算机视觉 图像分类与目标检测： 结合CNN、SVM等技术，讲解如何实现图像的自动分类和特定目标的识别与定位。 人脸识别与姿态估计： 介绍基于深度学习的人脸识别算法，以及如何利用计算智能技术进行人脸姿态的估计。 视频分析与行为识别： 探讨如何利用RNN、CNN等处理视频序列，实现场景理解和行为识别。 自然语言处理（NLP） 文本分类与情感分析： 应用RNN、Transformer等模型，实现文本的主题分类和情感倾向的判断。 机器翻译与文本生成： 讲解序列到序列模型（Seq2Seq）在机器翻译中的应用，以及生成模型在文本创作方面的潜力。 问答系统与对话机器人： 探讨如何构建能够理解用户问题并提供准确答案的智能问答系统。 机器人技术与控制 智能路径规划与导航： 利用遗传算法、粒子群优化等算法，为机器人设计最优路径，实现自主导航。 模糊逻辑与神经网络在机器人控制中的应用： 讲解如何利用模糊控制器实现机器人的平稳运动，以及神经网络用于学习复杂的运动控制策略。 强化学习在机器人决策中的应用： 介绍强化学习如何使机器人通过与环境的交互来学习最优的行为策略。 金融工程与风险管理 股票价格预测与交易策略： 应用时间序列分析、回归模型、神经网络等预测股票走势，并构建交易策略。 信用评分与欺诈检测： 利用SVM、决策树、神经网络等构建信用评估模型，以及识别潜在的金融欺诈行为。 风险评估与组合优化： 运用计算智能方法进行市场风险、操作风险的量化，并优化投资组合。 医疗健康与生物信息学 疾病诊断与预后预测： 将医学影像、基因数据等输入计算智能模型，辅助医生进行疾病的诊断和预后评估。 药物研发与分子设计： 利用进化计算、神经网络等加速新药的筛选和分子的设计过程。 基因序列分析与蛋白质结构预测： 探讨计算智能在理解生命科学基础问题中的作用。 第四部分：计算智能的未来展望与挑战 本部分将对计算智能的未来发展方向进行展望，并分析当前面临的挑战，为研究人员和实践者提供启示。 可解释性AI（XAI） 提升计算智能模型的透明度： 探讨如何设计更加易于理解和解释的计算智能模型，克服“黑箱”问题。 可解释性方法的研究进展： 介绍LIME、SHAP等可解释性技术，以及模型内在可解释性的探索。 通用人工智能（AGI） 计算智能在AGI研究中的潜力： 探讨计算智能是否能够为实现具有广泛认知能力的通用人工智能提供新的途径。 AGI面临的挑战与机遇： 分析实现AGI所需的关键技术突破，以及计算智能可能扮演的角色。 跨领域融合与新兴应用 计算智能与其他学科的交叉： 展望计算智能在材料科学、气候建模、社会科学等新兴领域的融合应用。 数据隐私与伦理问题： 探讨在计算智能应用过程中需要关注的数据安全、隐私保护和伦理道德问题。 计算智能的挑战与发展方向 数据稀疏性与小样本学习： 探讨如何在数据不足的情况下训练有效的计算智能模型。 鲁棒性与对抗性攻击： 分析计算智能模型在面对噪声、干扰和恶意攻击时的脆弱性，以及如何提高其鲁棒性。 计算资源的限制与优化： 讨论训练大型计算智能模型的计算成本，以及如何设计更高效的算法和硬件。 本书内容全面，理论与实践相结合，旨在培养读者解决复杂问题、设计和实现智能系统的能力。无论是计算智能领域的初学者，还是希望深入了解其前沿研究的研究人员，亦或是寻求利用计算智能技术解决实际问题的工程师和科学家，都能从中获益。

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