Soft Computing in Industrial Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Suzuki, Yukinori (EDT)/ Ovaska, Seppo (EDT)/ Furuhashi, Takeshi (EDT)/ Roy, Rajkumar (EDT)/ Dote, Ya

出品人:

页数:670

译者:

出版时间:

价格:251

装帧:Pap

isbn号码:9781852332938

丛书系列:

图书标签:

• Soft Computing
• Industrial Applications
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Optimization
• Data Mining
• Neural Networks
• Fuzzy Logic
• Expert Systems
• Control Systems

《智能制造的基石：面向工业应用的软计算技术》 本书深入探讨了软计算技术在现代工业应用中的关键作用及其前沿进展，为研究人员、工程师和技术决策者提供了一个全面的视角。本书不包含“Soft Computing in Industrial Applications”这本书的具体内容，而是着眼于软计算在各个工业领域所扮演的基石性角色，揭示其如何驱动智能化转型，提升生产效率，并解决复杂系统中的难题。 核心内容概览： 本书聚焦于软计算的核心组成部分——模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法和羊群智能算法——以及它们如何相互融合、协同工作，以应对工业界面临的严峻挑战。我们不只是简单罗列这些技术，而是深入剖析其在不同工业场景下的实际应用机制、优势以及面临的局限性，并探讨未来的发展趋势。 第一部分：软计算技术基础及其工业化演进 模糊逻辑在工业控制中的应用： 详细介绍模糊逻辑如何模拟人类的推理方式，处理不确定和模糊的信息。我们将探讨模糊控制器在电机调速、过程控制（如温度、压力、流量的精确调节）、机器人导航以及复杂设备故障诊断中的具体设计思路和实现案例。重点关注模糊规则的构建、隶属度函数的优化，以及如何结合实际工业数据进行参数调优，实现鲁棒性和适应性。 人工神经网络在工业模式识别与预测中的角色： 深入解析前馈神经网络、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及卷积神经网络（CNN）等在工业场景下的应用。本书将阐述如何利用神经网络进行产品缺陷检测（例如，利用CNN进行视觉检测）、设备故障预警（如，利用RNN/LSTM分析时间序列数据预测设备健康状况）、生产过程优化（如，通过预测模型调整参数以提高良品率）以及市场需求预测。我们将强调数据预处理、模型训练、参数选择和过拟合的避免策略。 遗传算法在工业优化问题中的价值： 阐述遗传算法如何模仿自然选择和遗传机制，寻找复杂优化问题的最优解。本书将重点介绍遗传算法在生产调度优化（如，车间生产线排程、任务分配）、供应链管理（如，路径优化、库存管理）、资源分配以及工程设计（如，结构优化、参数寻优）中的应用。我们将详细讲解编码方式、选择、交叉、变异算子的设计，以及如何处理约束条件和提高收敛速度。 羊群智能算法（如粒子群优化、蚁群算法）在工业搜索与寻优中的贡献： 探讨粒子群优化（PSO）和蚁群算法（ACO）等群体智能算法的原理及其在解决复杂搜索和优化问题上的独特优势。本书将展示PSO在机器人路径规划、多变量系统参数优化中的应用，以及ACO在物流配送、网络路由优化、排生产调度等问题上的有效性。我们将分析其基本原理、参数设置以及与其他优化算法的比较。 第二部分：软计算技术融合与工业智能化升级 混合软计算模型及其工业效能： 深入探讨如何将不同的软计算技术进行融合，以克服单一技术的局限性，构建更强大、更鲁棒的智能系统。本书将详细介绍模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks）、遗传算法优化的神经网络（GA-NN）、以及结合了羊群智能与神经网络的混合模型。我们将通过具体案例，如利用模糊逻辑增强神经网络的解释性，利用遗传算法优化神经网络的结构和权重，以及利用PSO优化神经网络的训练过程，来展示其在提高预测精度、控制性能和鲁棒性方面的显著优势。 大数据与软计算的协同： 随着工业物联网（IIoT）的发展，海量数据为软计算技术的应用提供了丰富的基础。本书将探讨如何结合大数据分析技术（如数据挖掘、特征工程）与软计算方法，实现更智能的工业决策。我们将关注如何从海量传感器数据中提取有用的特征，并将其输入软计算模型进行分析和预测。 实时工业应用中的软计算部署： 关注软计算模型在实际工业环境中的部署和运行。我们将讨论嵌入式系统中的软计算算法实现、实时性要求下的模型优化、以及如何保证软计算系统的稳定性和可靠性。 软计算在特定工业领域的深度应用： 智能制造与自动化： 机器人路径规划与控制、自动化生产线优化、质量检测与控制、预测性维护。 能源与电力系统： 智能电网负荷预测、电力设备故障诊断、可再生能源并网优化。 交通运输： 交通流量预测与控制、智能导航、车辆故障诊断。 化工与过程工业： 精确过程控制、反应器优化、产品质量预测。 航空航天： 飞行器控制、故障检测与隔离、任务规划。 本书的价值： 本书旨在为读者提供一个关于软计算技术如何赋能工业智能化的全面、深入且实用的指南。通过详细的技术解析、丰富的应用案例以及对未来趋势的展望，本书将帮助读者理解软计算的强大潜力，并引导他们将其应用于实际的工业挑战中，从而推动企业实现更高效、更智能、更可持续的运营。本书的内容将侧重于“如何做”和“为何这样做”，提供可操作的见解和实现思路，而非仅是理论的陈述。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我最近读了《Soft Computing in Industrial Applications》这本书，书中对于大数据在工业领域的应用，给我留下了深刻的印象。虽然我主要关注的是传统的生产管理，但书中通过软计算技术来分析海量生产数据，挖掘潜在的规律和趋势，这种思路让我耳目一新。特别是在设备预测性维护方面，书中详细介绍了如何利用神经网络来分析设备的运行参数，提前预警潜在故障，从而避免非计划停机造成的巨大损失。这一点对于我们这样的制造型企业来说，具有极高的实用价值。书中并没有回避软计算在实际应用中可能遇到的挑战，比如数据清洗、模型验证等，而是提供了具体的解决方案和建议。我尤其喜欢书中关于“知识发现”的部分，它不仅仅是简单的模式识别，更是从看似杂乱的数据中提炼出有价值的洞察，为企业的决策提供依据。书中还提到了在产品设计阶段，如何利用软计算技术来辅助工程师进行参数优化，提高产品的性能和可靠性。这本书让我意识到，软计算并不仅仅是某种特定的算法，而是一种思维方式，一种解决复杂问题的范式。

评分☆☆☆☆☆

《Soft Computing in Industrial Applications》这本书，可以说是我近期阅读中，最令我感到惊喜的一本。它并没有将自己局限于某个狭窄的技术领域，而是以一种宏观的视角，审视了软计算技术在整个工业体系中的应用前景。我特别被书中关于智能电网的章节所吸引。书中探讨了如何利用模糊逻辑和机器学习技术，来平衡电网的供需，优化电力分配，甚至应对突发事件。这对于能源安全和可持续发展的重要性不言而喻。此外，书中对工业安全生产的关注，也让我印象深刻。通过软计算模型来分析工作环境中的潜在风险，识别危险行为，并及时发出预警，这无疑能极大地提升工业现场的安全性。我欣赏这本书的一点是，它并没有过度宣扬技术的“神奇”之处，而是脚踏实地地分析技术的可行性和局限性。作者在书中反复强调了“人机协同”的重要性，认为软计算技术是辅助而非取代人类专家的工具，这种务实的态度让我倍感认同。书中最后关于未来发展趋势的展望，也为我提供了进一步学习的方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在工业领域工作多年的工程师，我深知将前沿理论转化为实际生产力是一项艰巨的任务。《Soft Computing in Industrial Applications》这本书，恰恰扮演了这样一位优秀的桥梁。我非常欣赏它在机器人技术应用方面的探讨。书中对如何利用模糊逻辑和神经网络来提升机器人末端执行器的精度和灵活性，进行了非常细致的阐述。想象一下，在精密装配过程中，机器人的微小抖动都可能导致产品报废，而通过软计算技术，可以极大地弥补这些不足。书中介绍的基于学习的运动轨迹规划，以及对环境变化的实时响应机制，都让我看到了未来智能制造的雏形。此外，本书还涉及到了供应链管理和物流优化，通过引入预测模型和优化算法，来提高库存周转率，降低运输成本。这些内容对我所在的物流部门有着直接的启示。我尤其对书中关于“不确定性”处理的章节印象深刻，它认识到现实工业场景中数据的不完整性和环境的不可预测性，并提供了一套行之有效的应对策略。这比那些只关注理想化模型的书籍，更能打动我。本书的图表和公式运用得恰到好处，既保证了学术的严谨性，又不至于让非专业读者望而却步。

评分☆☆☆☆☆

我最近偶然翻到了一本名为《Soft Computing in Industrial Applications》的书，虽然我并非直接从事该领域的研究，但书中提及的一些概念和应用场景，着实让我眼前一亮。本书在介绍软计算的各个分支，如模糊逻辑、神经网络、遗传算法等时，并没有停留在纯理论的层面，而是巧妙地将其与现实工业生产中的具体问题相结合。我尤其被其中关于制造业质量控制的部分所吸引，作者通过案例分析，展示了如何利用模糊逻辑系统来处理传感器数据中的不确定性和噪声，从而实现更精确的产品缺陷检测。这一点对我所在的质量管理部门来说，无疑提供了新的思路。书中对于如何构建和优化这些软计算模型的详细讲解，虽然有些技术细节我还需要进一步请教专业人士，但整体的逻辑框架和解决问题的思路非常清晰，让我对如何将这些先进技术应用到实际生产中有了更直观的认识。此外，作者还触及了能源领域的应用，例如在电力负荷预测和设备故障诊断方面的案例，这让我思考，是否也能借鉴这些方法来优化我们日常的能源消耗管理。总的来说，这本书虽然有些内容对我来说偏向技术前沿，但其连接理论与实践的桥梁作用，以及启发性的案例分析，都让我觉得受益匪浅，对软计算在工业领域的潜力有了更深刻的理解，也激起了我进一步探索相关知识的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本《Soft Computing in Industrial Applications》在我看来，是一部非常有分量的著作，它不仅仅是堆砌技术术语，而是深入挖掘了软计算技术如何真正解决工业界的难题。我特别关注了书中关于过程控制的部分。以往我们对工业过程控制的理解，往往局限于传统的PID控制器，对于那些非线性、时变、甚至难以建模的复杂系统，传统方法显得力不从心。而本书通过引入神经网络和遗传算法，提供了一种全新的视角。它展示了如何通过学习历史数据来构建自适应的控制模型，以及如何利用优化算法来寻找最优的控制参数，从而提高生产效率和产品质量。我曾听说过一些企业在自动化升级过程中遇到的瓶颈，很多都与过程控制的复杂性有关，这本书的出现，无疑为这些企业提供了一个有效的技术解决方案。书中对算法的原理讲解深入浅出，同时又足够严谨，并且辅以大量的实际工业案例，使得读者能够清晰地理解这些理论是如何落地生根的。尤其是它在环保领域的应用，比如如何通过软计算技术优化工业废气处理效率，降低污染物排放，这让我看到了科技向善的力量。这本书的价值在于，它不仅教会我们“是什么”，更教会我们“怎么做”，而且是以一种非常具体和可操作的方式。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆