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出版者:高等教育

作者:林昌杰

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页数:0

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价格:14.1

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isbn号码:9787040228205

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智能系统与复杂网络：前沿理论与应用实践 本书聚焦于当前信息科学与工程领域最活跃、最具挑战性的前沿交叉学科——智能系统与复杂网络。 它旨在系统梳理和深入探讨两大核心主题的理论基础、前沿进展、关键技术以及在实际工程领域中的创新应用。本书的结构设计旨在为读者提供一个从宏观概念到微观机制，再到系统化解决方案的完整知识图谱。 第一部分：复杂网络的基本理论与拓扑结构 本部分奠定了理解复杂系统的数学基础。我们首先从图论的基本概念出发，引入网络科学的核心要素：节点、边、权重和动态性。深入剖析了现实世界网络（如社交网络、生物网络、信息传输网络）所呈现出的非随机特性。 1.1 经典网络模型与拓扑特性： 详细介绍了随机网络（Erdős–Rényi模型）、小世界网络（Watts-Strogatz模型）及其关键指标——平均路径长度和集聚系数。重点分析了无标度网络（Barabási–Albert模型）的优先连接机制及其在刻画真实世界网络中的决定性作用。 1.2 网络的核心度量指标： 详尽阐述了连接度（Degree）、介数中心性（Betweenness Centrality）、紧密度中心性（Closeness Centrality）和特征向量中心性（Eigenvector Centrality）等经典中心性指标的计算原理、物理意义及其在识别网络关键节点中的应用。并引入了更精细化的局部结构嵌入性（Local Structure Embedding）和结构角色识别方法。 1.3 网络的演化与动态过程： 探讨了网络如何随时间变化和增长。覆盖了增长模型、合并模型、权重演化模型等。在动态过程方面，深入分析了级联失效模型（Cascading Failures）在电力系统和金融网络中的影响评估，以及网络鲁棒性与脆弱性的量化分析方法。 第二部分：智能系统的核心算法与建模 本部分转向对赋予网络“智能”的算法和模型进行深度挖掘，重点关注机器学习、深度学习与网络结构的结合，以及优化控制理论在复杂系统管理中的应用。 2.1 深度学习在结构化数据上的应用： 详细介绍图神经网络（GNN）的基石，包括图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）的工作原理。重点讨论如何通过GNN进行节点分类、链接预测和图结构表示学习（Graph Embedding），尤其是在处理大规模、高维度网络数据时的性能提升。 2.2 强化学习在网络控制中的应用： 阐述了马尔可夫决策过程（MDP）在描述网络动态决策问题中的适用性。深入探讨如何利用深度Q网络（DQN）和策略梯度（Policy Gradient）方法来解决网络路由优化、资源动态调度和拥塞控制等实时决策问题，强调探索与利用的平衡策略。 2.3 知识图谱的构建与推理： 将复杂网络视为知识的载体，介绍知识图谱（Knowledge Graph, KG）的表示学习方法，如TransE、RotatE等嵌入模型。重点阐述如何利用图结构进行逻辑推理、关系预测和因果发现，以增强智能系统的解释性和可信度。 第三部分：交叉融合：智能系统赋能复杂网络 本部分是全书的重点和难点，探讨如何利用第二部分中的智能技术，对第一部分中的复杂网络进行分析、预测和干预。 3.1 社交网络与信息传播建模： 结合SI/SIR/SIS传染病模型与深度序列模型（如LSTM/Transformer），构建更精细化的信息扩散预测模型。分析了“意见领袖”（KOL）的识别技术，并设计了基于博弈论与逆向传播算法的舆情干预策略。 3.2 智能电网与能源网络的安全优化： 将智能电网抽象为多层耦合的复杂网络（拓扑、潮流、信息网络）。应用分布式优化算法（如ADMM）结合联邦学习框架，解决高维状态下的电压稳定性和故障快速隔离问题，同时保证数据隐私。 3.3 交通流与城市计算： 探讨如何将城市交通路网视为一个动态、拥堵的复杂系统。利用时空图卷积网络（STGCN）对交通流量进行超前预测，并设计基于多智能体强化学习（MARL）的自适应信号灯控制系统，以最小化全域通勤时间。 3.4 生物信息学中的网络分析： 以蛋白质相互作用网络（PPI）和基因调控网络为例，展示如何利用谱聚类和图嵌入技术进行功能模块的发现和疾病靶点的定位。重点讨论了因果推断网络在揭示生物信号通路中的应用。 第四部分：前沿挑战与未来展望 本部分聚焦于当前研究尚未完全解决的瓶颈问题，并展望智能系统与复杂网络结合的未来发展方向。 4.1 可解释性与可信赖性： 面对深度学习模型在复杂网络决策中的“黑箱”问题，本书讨论了因果推断方法和归因分析技术在网络分析中的应用，旨在提高模型的可信度。 4.2 超大规模网络的处理： 探讨采样技术（如GraphSAGE）、图模型并行化以及硬件加速（GPU/TPU）在处理万亿级边和节点网络时的效率优化。 4.3 动态与时变网络的高效建模： 提出针对网络拓扑和节点属性频繁变化的系统，如何设计具有记忆机制和增量学习能力的智能模型，以适应环境的快速演化。 本书力求严谨的理论推导与丰富的工程案例相结合，旨在为从事信息安全、人工智能、系统控制、运筹学及相关交叉学科的研究人员、高级工程师和研究生提供一本兼具深度和广度的参考读物。通过本书的学习，读者将能够掌握分析和智能优化现代复杂系统的核心工具与思维范式。

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