仿生智能计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:

出品人:

页数:286

译者:

出版时间:2011-1

价格:50.00元

装帧:

isbn号码:9787030295583

丛书系列:

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• 人工仿生智能
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《仿生智能计算》一书，旨在探索和阐述仿生学原理在人工智能计算领域中的应用与创新。本书并非直接教授读者如何进行仿生编程或设计特定的仿生算法，而是聚焦于揭示自然界生物体在感知、学习、决策、适应和群体协作等方面所展现出的卓越智能机制，并深入分析这些机制如何为构建更强大、更高效、更具鲁棒性的人工智能计算系统提供灵感与理论基础。 本书的开篇，我们将带领读者回顾人类对智能的永恒追问，从哲学思辨到科学探索，逐步聚焦于生物智能的独特魅力。随后，我们将系统性地梳理自然界中各类生物的智能表现，例如昆虫的群体决策、鸟类的迁徙导航、哺乳动物的学习与记忆、乃至细胞网络的信号传递等。我们会以深入浅出的方式，剖析这些生物智能背后的基本原理，例如分布式处理、自组织、涌现行为、进化机制、以及信息反馈与调控等。 在理论层面，本书将重点探讨几个关键的仿生学概念如何映射到计算模型中。例如，我们将详细阐述人工神经网络（Artificial Neural Networks）的灵感来源——生物神经元的结构与功能，以及如何通过模拟神经元之间的连接和信号传递来处理复杂信息。接着，我们将深入研究进化计算（Evolutionary Computation），包括遗传算法（Genetic Algorithms）、进化策略（Evolutionary Strategies）等，分析它们如何借鉴自然选择和遗传变异的原理，用于优化问题求解和模型参数调整。 此外，本书还将聚焦于群体智能（Swarm Intelligence），如蚁群算法（Ant Colony Optimization）和粒子群优化（Particle Swarm Optimization）等，详细解读它们如何模拟昆虫、鸟类等群体生物的行为模式，以解决路径规划、资源分配等组合优化问题。我们也会探讨生物免疫系统（Biological Immune Systems）所启发的免疫算法（Artificial Immune Systems）在异常检测、模式识别和安全防护等领域的应用潜力。 本书的另一大亮点在于，它将不仅仅停留在理论的阐述，更会通过大量引人入胜的案例研究，展示仿生智能计算在各个领域的实际应用。我们将分析仿生机器人（Bionic Robots）是如何模仿动物的运动方式以实现更灵活的操作；探讨仿生感知系统（Bionic Sensing Systems）如何借鉴生物的视觉、听觉、触觉等，提升机器的感知能力；研究基于仿生原理的决策支持系统（Biomimetic Decision Support Systems）如何在复杂动态环境中做出最优选择；以及如何利用仿生机制来构建更具鲁棒性和自适应性的软件系统。 本书并非提供一套可以直接部署的仿生算法库，而是旨在启发读者从生物世界的智慧中汲取灵感，理解智能计算的深层规律，并掌握一套全新的思考和解决问题的方法论。我们希望通过本书，能够培养读者一种“向自然学习”的科学精神，鼓励他们将生物学的洞察转化为创新的计算解决方案。 本书的目标读者包括但不限于人工智能研究者、计算机科学与技术专业的学生、以及对智能计算和仿生学交叉领域感兴趣的工程师和科研人员。我们相信，《仿生智能计算》将为读者打开一扇通往更深层、更具启发性的智能计算世界的大门，激发他们对未来智能科学发展的无限想象和探索。本书不涉及具体的编程语言教程，不提供现成的代码实现，而是侧重于概念的理解、原理的阐释以及思想的启发，为读者构建一个坚实的理论基础和广阔的思维视野。

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这本书的实践指导意义是毋庸置疑的，但更让我震撼的是它在理论前沿的探索深度。《仿生智能计算》没有停留在对已成熟算法的介绍上，而是大胆地触及了一些尚未完全证实的、极具争议性的前沿概念，比如“量子生物学对计算过程的影响”。书中对这些“边缘科学”的论述持有一种审慎而开放的态度，既没有盲目夸大，也没有轻易否定。例如，它对“基于DNA的分子计算”的分析，不仅展示了其在信息存储密度上的优势，还详细分析了其在生物兼容性方面的独特挑战。这种平衡的论述方式非常专业。对我而言，它更像是一份面向未来十到二十年的技术路线图的初步草稿，指引着我们思考下一代计算范式可能从何而来。阅读过程中，我多次停下来，在我的笔记本上画出复杂的流程图，试图将书中那些尚未完全成型的概念在脑海中固化下来，足见其内容之高屋建瓴。

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我必须称赞《仿生智能计算》在案例选择上的独到眼光。它没有选择那些已经被过度使用的、老生常谈的仿生案例，而是挖掘了一些非常新颖且具有启发性的生物模型。例如，书中对“黏菌（Slime Mold）”如何解决最短路径问题的分析，简直令人拍案叫绝。作者没有简单地描述黏菌的路径搜索过程，而是深入探讨了其集体决策机制如何避免局部最优解，并能在动态变化的环境中持续优化全局结构。这种对“群体智慧”在非传统计算媒介上应用的深入剖析，极大地拓宽了我的思路。这本书的语言风格在描述这些案例时，显得尤为生动和富于画面感，仿佛我能亲眼看到那些微小的生命体是如何在解决人类尚未完美解决的优化难题。它成功地将看似微不足道的自然现象，提升到了可以指导复杂工程实践的哲学高度，是近年来读到的最富想象力和实践价值的计算科学著作之一。

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说实话，刚拿到《仿生智能计算》时，我有点担心它会过于晦涩难懂，毕竟“仿生”和“计算”的结合往往意味着大量的数学推导和抽象概念。然而，这本书在处理复杂理论时展现出令人惊喜的“人性化”笔触。我特别欣赏作者处理“神经网络与神经形态硬件”那一部分的方式。它没有直接抛出复杂的反向传播公式，而是从神经元的工作原理和突触可塑性这些生物学基础出发，逐步引导读者理解深度学习的根源。书中有一段描述，将人工神经网络比作一个不断在“试错”中学习的微生物群体，这种生动的比喻极大地降低了理解门槛。更难得的是，它探讨了能源效率问题，指出传统计算架构在模拟大脑时的巨大能耗，并前瞻性地展示了类脑芯片在低功耗计算方面的巨大潜力。这本书的优点在于，它不仅告诉你“是什么”，更在于细致地解释了“为什么”会是这样，以及“如何”从自然界中汲取灵感，这对于希望进行原创性研究的读者来说，简直是宝藏。

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这本书的结构安排非常巧妙，我感觉它更像是一部思想史的梳理而非单纯的技术手册。《仿生智能计算》的魅力在于它不断地将读者拉回到历史的视角。在探讨现代进化算法时，作者花费了相当大的篇幅回顾了早期控制论和控制论先驱们的思想火花，这使得我们对当前技术的理解不再是空中楼阁。特别是关于“自组织系统”的论述，它不仅仅局限于计算领域，还延伸到了社会学和生态学中的自发秩序的形成。这种跨越学科边界的融合，让这本书的视野非常开阔。我个人尤其喜欢其中关于“涌现性”（Emergence）的讨论，作者提出了一个很深刻的观点：真正的仿生智能可能不在于完美复制生物结构，而在于捕获生命系统产生复杂行为的那个“临界点”。阅读完后，我感觉自己对“智能”的定义都受到了挑战，这本书的启发性远超出了其技术范畴。

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这本新书《仿生智能计算》真是让我大开眼界，里面的内容构建了一个宏大而精密的图景。作者似乎花了大量心血去梳理和整合那些原本分散在不同学科边缘的理论，特别是关于自然界中生命体如何实现高效信息处理和决策制定的机制。我印象最深的是其中关于“蜂群优化算法”的章节，它不仅仅是罗列了算法步骤，而是深入剖析了这种分布式智能在复杂环境适应性上的优势。书中详细对比了传统的集中式控制模型与这种去中心化协同模式在鲁棒性和可扩展性上的巨大差异，甚至引用了多个跨学科的案例研究，比如在城市交通流管理和大规模传感器网络部署中的实际应用效果。阅读过程中，我能清晰地感受到作者试图构建一座连接生物学直觉与尖端计算机科学的桥梁，让人不禁思考，我们现有的许多“智能”算法，是否在模仿自然的过程中，还遗漏了某些关键的“生物学智慧”。这本书的叙述风格非常严谨，充满了技术细节，但通过清晰的图表和结构化的论述，使得即便是初次接触该领域的人也能逐步跟上作者的思路，是一本非常值得细品的深度技术读物。

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好多算法,很前沿.不知道将来的论文能否用上.印象最深刻的还是那个DNA算法,其实在计算机上实现不如在试管里实现快得多呢.将来是否能成就生物计算机呢?说不定呢.

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教材级别的书

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好多算法,很前沿.不知道将来的论文能否用上.印象最深刻的还是那个DNA算法,其实在计算机上实现不如在试管里实现快得多呢.将来是否能成就生物计算机呢?说不定呢.

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