Computer Aided Systems Theory - Eurocast 2003 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pichler, Franz; Moreno-Diaz, Roberto;

出品人:

页数:609

译者:

出版时间:2003-12

价格:915.30元

装帧:

isbn号码:9783540202219

丛书系列:

图书标签:

• Computer Science
• Artificial Intelligence
• Systems Theory
• Computer-Aided Design
• Eurocast
• Modeling
• Simulation
• Algorithms
• Software Engineering
• Cybernetics

探索认知与控制的边界：一本关于智能系统、自适应性与复杂性的深度研讨 本书并非聚焦于某个特定领域的“计算机辅助系统理论”，而是以一种更为宏观和前瞻的视角，深入探讨了人类如何通过计算机辅助的方式，理解、构建和优化日益复杂的智能系统。它汇集了一系列前沿研究，旨在揭示智能、自适应性和复杂性这三个核心概念在不同学科交叉领域的深刻联系与实际应用。本书所呈现的，是一场跨越认知科学、控制理论、人工智能、系统工程乃至生物学和心理学的思想盛宴，引领读者穿越学科壁垒，洞察驱动未来技术发展的关键洞见。 第一部分：智能的本质与涌现 在现代科技日新月异的今天，“智能”早已不再是生物独有的特质。本书的第一部分，将目光聚焦于智能的本质，探究其在人工系统中的可能性与表现形式。我们将深入剖析机器学习、神经网络等计算模型的最新进展，不仅仅是它们的技术实现，更在于理解它们如何模仿、甚至超越某些生物智能的特质，例如学习、记忆、推理和问题解决。 计算智能的新篇章： 我们将审视计算智能的最新进展，从传统的专家系统到当前火热的深度学习模型。这里并非简单介绍算法，而是侧重于探究这些模型背后的认知原理。例如，深度神经网络如何通过层层抽象来提取特征，这与人类大脑处理视觉信息的机制有何异同？卷积神经网络在图像识别中的成功，是否暗示了一种通用的模式识别能力，而这种能力又在多大程度上可以被视为一种“智能”？本书将通过案例分析，展现计算智能在自然语言处理、图像理解、决策支持等领域的突破性应用，并探讨其在模拟和增强人类认知能力方面的潜力。 涌现式智能的奥秘： 智能并非总是被设计者明确赋予，而是常常从大量简单的个体或组件的相互作用中“涌现”出来。本书将深入探讨涌现式智能的机制，例如在群体智能（如蚁群算法、粒子群优化）中，个体之间简单的信息交流如何能够导向全局最优解。我们将分析元胞自动机、复杂网络等模型，理解宏观规律如何从微观的局部规则中生成。这种对涌现式智能的理解，对于构建能够自主适应环境、解决未知问题的复杂系统至关重要。 模拟与理解： 计算机不仅是构建智能系统的工具，更是理解智能自身的有力载体。本书将讨论如何利用计算机模型来模拟人类的认知过程，从而加深我们对意识、情感、创造力等高级智能现象的理解。这包括对心理学实验结果的计算模拟，以及对神经科学数据的计算建模，以期揭示大脑活动与认知功能之间的深层联系。 第二部分：自适应性与鲁棒性的设计哲学 在快速变化且充满不确定性的环境中，任何系统都必须具备一定的自适应能力才能生存和发展。本书的第二部分，将重点关注系统的自适应性和鲁棒性，探讨如何设计能够应对动态环境、抵御干扰并从错误中学习的智能系统。 动态系统的建模与控制： 现代世界充斥着动态变化的系统，从经济市场到生态系统，再到通信网络。本书将深入探讨如何对这些动态系统进行数学建模，并开发有效的控制策略。我们将回顾经典的控制理论，并将其与现代的机器学习方法相结合，以应对非线性、时变、不确定性等复杂挑战。例如，如何设计能够实时调整策略的自适应控制器，以应对交通流量的突发变化？如何利用预测控制来优化能源消耗，同时保持系统的稳定运行？ 容错与韧性： 面对潜在的故障和外部干扰，系统的韧性至关重要。本书将探讨容错控制和故障诊断技术，以确保系统在部分组件失效时仍能继续执行任务，或者能够安全地切换到备用模式。我们将分析冗余设计、分布式控制以及基于模型预测的故障预警机制。这对于航空航天、能源供应、医疗设备等关键基础设施的设计具有直接意义。 学习与演化： 学习是实现自适应性的核心机制。本书将深入研究强化学习、迁移学习、在线学习等技术，以及它们在动态环境中的应用。我们将探讨系统如何通过与环境的交互，不断优化其行为策略，从而提高性能并适应新的任务。此外，本书还将触及进化计算，分析如何利用模拟自然选择的过程来设计和优化复杂的系统结构和控制算法，使得系统能够“演化”出更优的解决方案。 第三部分：复杂性科学在系统设计中的应用 复杂性科学为我们理解和管理由大量相互作用组件构成的系统提供了全新的视角。本书的第三部分，将深入探讨复杂性科学的概念及其在系统设计中的实际应用。 网络科学与互联世界： 现代社会高度互联，从社交网络到基础设施网络，再到生物分子网络。本书将运用网络科学的工具，分析复杂网络的结构、动力学和功能。我们将探讨网络中的节点、边、社区结构，以及信息传播、鲁棒性等关键特性。例如，如何识别社交网络中的关键影响者，如何设计能够抵抗级联故障的网络拓扑，以及如何利用网络模型来理解和预测疾病的传播。 系统动力学与反馈回路： 许多复杂系统都表现出由反馈回路驱动的动态行为，例如正反馈导致指数增长，负反馈带来稳定。本书将深入研究系统动力学的建模方法，特别是斯多葛方法（System Dynamics），以揭示隐藏在表象之下的因果关系和系统行为的根源。我们将分析各种反馈机制，理解它们如何导致意想不到的非线性行为，例如“蝴蝶效应”和“跷跷板效应”。 多智能体系统与协作： 在许多现实场景中，智能是由多个独立的智能体（Agent）协同工作来实现的。本书将探讨多智能体系统的理论基础，包括智能体的建模、决策制定、通信与协调机制。我们将分析合作、竞争、谈判等交互模式，以及如何设计能够实现集体智能的智能体群体。这对于构建自主驾驶车队、机器人协作、虚拟仿真环境等具有重要的理论和实践意义。 建模与仿真： 复杂系统的不可预测性使得精确分析和预测变得困难。本书将强调建模与仿真的重要性。我们将介绍各种建模技术，从抽象的数学模型到基于仿真的宏观模型，以及如何利用这些模型来探索不同参数和策略对系统行为的影响。通过仿真，我们可以进行“如果…那么…”的实验，预测系统在不同情境下的表现，从而做出更明智的设计决策。 本书的独特价值 与许多侧重于特定技术或算法的书籍不同，本书提供了一种更加综合和跨学科的视角。它鼓励读者跳出单一的思维框架，将来自不同领域的概念和工具融会贯通。书中并非罗列枯燥的理论公式，而是通过深入的原理阐述、启发性的思考以及对潜在应用的展望，激发读者对智能系统未来发展的想象力。 本书所探讨的主题，对于计算机科学家、系统工程师、控制工程师、人工智能研究者，以及任何对智能、自适应性和复杂性感兴趣的领域专家都具有极高的参考价值。它不仅能帮助读者理解当前最前沿的研究方向，更能为他们提供一种系统性思考复杂问题的方法论，从而在未来的研究和实践中，设计出更智能、更鲁棒、更适应未来挑战的系统。它是一次对人类认知能力、工程智慧与科学探索边界的深度挖掘，为构建一个更加智能和可控的未来世界铺设理论基石。

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