Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Jain, Lakhmi C. 编

出品人:

页数:817

译者:

出版时间:

价格:$ 145.77

装帧:

isbn号码:9783540855668

丛书系列:

图书标签:

• 知识工程
• 智能信息系统
• 知识库
• 人工智能
• 信息工程
• 数据挖掘
• 专家系统
• 机器学习
• 知识表示
• 决策支持系统

《智识之网：信息、知识与智能工程的交汇》 导言： 在信息爆炸与技术飞速发展的时代，理解、组织、利用和创造知识已成为驱动社会进步的核心力量。本书《智识之网：信息、知识与智能工程的交汇》并非一本单纯的技术手册，而是一次深刻的探索之旅，旨在揭示信息、知识与智能工程之间复杂而迷人的内在联系。我们并非局限于某一具体的技术范式或应用领域，而是着眼于构建一个宏观的框架，以审视这些核心要素如何相互渗透、相互塑造，最终汇聚成一股强大的力量，引领我们走向一个更加智能化、更具洞察力的未来。 本书的核心目标是建立一种跨学科的理解，它将信息科学的基础理论、知识工程的构建方法以及智能工程的实践应用巧妙地融合在一起。我们相信，真正的智能并非源于孤立的算法或庞大的数据集，而是生发于对信息进行深度加工，提炼出有价值的知识，并在此基础上进行有效推理与决策的过程。因此，本书将重点关注如何从海量、异构的信息流中识别模式、提取规律，如何将零散的数据转化为结构化、可操作的知识，以及如何利用这些知识构建出能够感知、学习、推理并与环境互动的智能系统。 本书的受众广泛，无论是信息科学的研究者、软件工程师、数据科学家，还是对人工智能、知识管理、系统工程抱有浓厚兴趣的学生和行业实践者，都能从中获益。我们致力于提供一种既具理论深度又不失实践指导意义的视角，帮助读者理解这些交叉领域的挑战与机遇，并为未来的研究与开发提供坚实的基础。 第一部分：信息之潮——理解与驾驭数据洪流 信息是知识的原材料，是智能系统的基础。本部分将带领读者深入探索信息的本质，从信息论的基本原理出发，解析信息在不同载体与形式中的表现，以及信息在传播、存储和处理过程中所面临的挑战。我们将关注数据的采集、清洗、预处理等关键步骤，这些是构建任何有效信息系统的基石。 信息论的基石： 我们将回顾香农信息论的核心概念，如信息熵、信道容量等，理解信息量化的理论依据，并探讨其在数据压缩、错误纠正等方面的应用。这有助于我们从根本上理解信息的价值与局限。 数据的多样性与复杂性： 现实世界的数据呈现出结构化、半结构化与非结构化等多种形态。本书将详细阐述不同数据类型的特点、获取途径及其面临的挑战，例如自然语言文本、图像、视频、传感器数据等。 数据预处理的艺术： 原始数据往往充斥着噪声、缺失值、异常值，需要经过精细的预处理才能投入后续分析。我们将探讨数据清洗、转换、降维等关键技术，以及如何选择合适的预处理策略以提升数据质量和后续模型性能。 信息表示与编码： 如何有效地表示和编码信息是连接原始数据与知识的关键。本部分将介绍向量空间模型、图结构表示、语义编码等多种信息表示方法，并讨论不同表示方法对信息处理效率与模型性能的影响。 信息安全与隐私： 在信息日益重要的今天，信息的安全与隐私保护同样至关重要。我们将简要探讨数据加密、访问控制、差分隐私等基本概念，强调在信息处理过程中对安全与隐私的考量。 第二部分：知识之境——从信息到洞察的升华 知识是信息经过加工、组织、理解和内化的结果，是智能决策的灵魂。本部分将聚焦于知识的构建、表示、推理与管理，探讨如何将海量信息转化为具有实际应用价值的知识体系。 知识的定义与分类： 我们将探讨知识的不同层次和类型，包括事实性知识、程序性知识、元知识等，以及显性知识与隐性知识的区分。理解知识的多样性有助于我们设计更具针对性的知识工程方法。 知识表示的范式： 如何在计算机系统中表示知识是知识工程的核心问题。本书将深入探讨多种知识表示技术，包括： 符号逻辑表示： 如产生式规则、谓词逻辑、本体论等，强调知识的结构化与可推理性。 语义网络与框架： 描绘概念之间的关系，便于知识的组织与检索。 统计与概率表示： 如贝叶斯网络、概率图模型，适用于处理不确定性知识。 分布式表示（嵌入）： 如词向量、图嵌入，将高维符号信息映射到低维连续向量空间，便于机器学习模型处理。 知识的获取与构建： 从原始数据中自动或半自动地获取知识是一个复杂的过程。我们将介绍： 信息抽取技术： 命名实体识别、关系抽取、事件抽取等，从文本中提取结构化信息。 数据挖掘与知识发现： 关联规则挖掘、聚类分析、分类与回归等，发现数据中隐藏的模式与规律。 本体构建与演化： 设计和维护领域知识的正式表示，以及本体的自动生成与更新方法。 众包与众智： 利用群体智慧构建与完善知识库。 知识推理与应用： 知识的价值在于其能够被用于推理与决策。我们将探讨： 演绎推理、归纳推理与溯因推理： 不同推理方式的原理与应用场景。 知识图谱的构建与查询： 如何构建和利用知识图谱实现高效的知识检索与问答。 专家系统与决策支持系统： 基于知识的推理在实际应用中的体现。 知识库的构建与管理： 如何高效地存储、检索、更新和维护不断增长的知识库，是知识工程面临的重要挑战。我们将讨论数据库技术、知识图谱数据库、以及知识库的版本控制与质量评估。 第三部分：工程之智——构建智能系统的实践 智能工程是将信息与知识转化为实际智能系统的艺术与科学。本部分将聚焦于智能系统的设计、开发、部署与评估，探讨如何利用信息和知识来创造能够自主执行任务、解决复杂问题的智能体。 智能系统的构成要素： 我们将分析典型的智能系统架构，包括感知模块、认知模块（知识表示与推理）、决策模块、执行模块以及学习模块。 机器学习与深度学习在智能系统中的角色： 机器学习是构建智能系统的核心技术之一。我们将回顾监督学习、无监督学习、强化学习等基本范式，并重点介绍深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的突破性进展，以及它们如何作为智能系统的“大脑”部分。 自然语言处理（NLP）的进展： 理解和生成人类语言是智能系统实现人机交互的关键。我们将探讨词法分析、句法分析、语义分析、篇章分析以及机器翻译、文本摘要、情感分析等NLP任务。 计算机视觉（CV）的突破： 让机器“看见”并理解图像与视频内容，是智能系统感知世界的重要方式。我们将介绍图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等CV技术。 智能决策与规划： 如何在不确定性和动态环境中做出最优决策是智能系统的核心能力。我们将探讨搜索算法、优化算法、强化学习在决策与规划中的应用。 人机交互（HCI）与智能助手： 设计直观、高效且富有同理心的人机交互方式，是提升智能系统可用性的关键。我们将讨论语音助手、对话系统、虚拟现实与增强现实在其中的作用。 智能系统的评估与验证： 如何科学地评估智能系统的性能、鲁棒性、公平性与安全性，是保证其可靠部署的基础。我们将介绍常用的评估指标与方法。 智能系统的伦理与社会影响： 随着智能系统的广泛应用，其带来的伦理、法律和社会影响日益凸显。本书将触及数据偏见、算法透明度、就业影响、以及人工智能的未来发展方向等重要议题。 结语： 《智识之网：信息、知识与智能工程的交汇》是一次对未来发展趋势的深刻洞察。信息是跳动的脉搏，知识是跳动的灵魂，而智能工程则是将这一切转化为生动实践的生命力。本书希望为读者提供一个清晰的视角，理解信息、知识与智能工程之间相互依存、相互促进的动态关系。我们鼓励读者在掌握了这些基本原理和技术之后，能够跳出学科的藩篱，将这些思想融会贯通，在未来的研究与实践中，创造出真正具有智慧、能够深刻影响人类社会的创新性系统。未来的智能世界，将是一个由信息汇聚、知识驱动、智能工程赋能的崭新时代。

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