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出版者:科学

作者:冯天瑾 丁香乾

出品人:

页数:271

译者:

出版时间:2008-1

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787030206039

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 智能技术应用
• 智能信息处理
• AI
• 计算智能
• 科学配方
• 人工智能
• 机器学习
• 数据科学
• 配方优化
• 智能算法
• 科学计算
• 自动化
• 决策支持

图书简介：计算智能与科学配方 聚焦于前沿计算范式与精准科学应用，构建跨学科知识桥梁 本书并非深入探讨“计算智能”的核心算法、机器学习的最新进展，或生物化学配方的精妙构建。相反，本书致力于探索一个更为广阔且相互关联的领域：如何利用现代计算方法论的严谨性与科学实验设计中的系统性思维，来优化和革新特定工业、工程乃至基础科学研究中的“配方”与“工艺流程”。 --- 第一部分：基础概念的重塑与跨界融合 本书首先着眼于打破传统学科壁垒，确立一套适用于复杂系统优化的通用思维框架。我们探讨的“配方”，并非仅仅指化学混合物的比例，而是泛指任何需要精确输入参数组合以实现特定目标输出的系统配置方案。 第一章：从经验主义到参数空间探索 传统上，许多工业配方（例如新型合金的冶炼参数、高分子材料的聚合条件、乃至特定农业种植方案的营养液配比）严重依赖于工程师或专家的经验积累。这种方法在应对高维度、非线性耦合的变量时显得力不从心。 本章详细阐述了如何将一个配方优化问题，转化为一个多目标、高维的参数搜索问题。我们将基础的实验设计（Design of Experiments, DOE）方法进行现代化，引入贝叶斯优化（Bayesian Optimization）的理念——但侧重于其在信息效率方面的应用，而非其深度学习的实现细节。讨论的重点是：如何在尽可能少的物理实验（或模拟运行）次数内，高效地定位到最优或次优的配方区域。我们不深入探讨高斯过程的数学推导，而是聚焦于如何选择合适的先验知识（Prior Knowledge）来引导搜索过程，从而显著缩短研发周期。 第二章：模型驱动的“配方空间”可视化 为了让人类决策者更好地理解复杂的配方空间，本部分引入了先进的可视化技术。我们关注的不是如何训练一个深度神经网络来预测结果，而是如何利用已有的实验数据（无论这些数据是通过传统方法还是初步的智能辅助获取的），通过降维技术（如t-SNE, UMAP的简化应用），将高维度的配方参数映射到可解释的二维或三维空间。 关键在于，我们展示了如何在这些可视化空间中叠加“可行性边界”和“性能热力图”。例如，在材料科学中，一个配方可能在强度上表现优异，但在加工温度上却超出了现有设备的限制。本书侧重于如何构建这些边界约束的可视化表示，帮助研究人员直观地理解哪些配方组合是“物理上可实现”且“性能上可接受”的。 --- 第二部分：工艺流程的解耦与模块化优化 “配方”的成功不仅取决于最终的比例，更取决于施加这些比例的工艺流程。本部分将关注流程控制的系统化方法。 第三章：时间序列数据的结构化分析 许多关键工艺流程（如反应釜的升温曲线、催化剂的活化过程）是随时间变化的动态系统。本书探讨了如何将这些动态配方变量（时间作为重要维度）结构化，以便进行模块化的分析。 我们探讨了一种基于时间窗口特征提取的方法，用于描述一段工艺过程的“特征签名”。这不是复杂的循环神经网络（RNN）分析，而是利用傅里叶变换的简单应用和滑动窗口统计量，来捕捉流程中关键的“事件点”（如拐点、饱和点）。通过对这些特征签名的比较，可以快速识别出流程中的冗余步骤或关键控制点，从而简化和固化一个鲁棒的制造流程。 第四章：面向鲁棒性的流程校验与敏感性分析 一个优秀的科学配方必须具备对环境微小波动的鲁棒性。本书不使用蒙特卡洛模拟的复杂框架，而是着重于结构化敏感性分析（Structured Sensitivity Analysis, SSA）的实用性。 SSA 允许研究人员系统地隔离不同输入变量（配方成分、环境温度、催化剂用量等）对最终输出的相对贡献度。例如，我们可以确定，在某一特定配方下，温度波动对最终产品纯度的影响，是原料纯度波动影响的五倍。这种清晰的贡献度分析，使得工程师能够集中精力去精确控制最敏感的参数，而对那些影响较小的参数则可适当放宽控制标准，从而降低制造成本和操作复杂度。 --- 第三部分：知识的复用与迭代改进 本部分关注如何将一次成功的配方优化转化为可复用的知识资产，促进跨项目或跨代际的经验传承。 第五章：基于约束的知识图谱构建（非深度学习路径） 在许多成熟的工业领域，知识是以大量的、分散的“规则集”或“经验法则”存在的。本书提出了一种轻量级的知识表示方法：基于约束的知识图谱（Constraint-Based Knowledge Graph, CBKG）。 CBKG 将配方元素（节点）通过特定的性能或工艺要求（边）连接起来。这里的“图”强调的是逻辑关系和约束传递，而不是复杂的向量嵌入。例如，如果“配方A”在“高温高压”下表现良好，而“配方B”是“配方A”的微小变体，那么CBKG 可以快速推导出“配方B”在新的高压条件下可能需要对某一特定添加剂进行微调。这种方法侧重于符号逻辑和关系推理，以确保知识的可解释性和可追溯性，避免了黑箱模型的局限性。 第六章：从配方到标准的标准化流程转化 本书的最终目标是将科学发现转化为可大规模应用的工业标准。我们探讨了如何将经过优化的配方和工艺流程，通过流程映射和模块化文档化，转化为可被不同团队、不同规模设备遵循的SOP（标准操作程序）。 这包括对流程中所有“黑箱”步骤进行可量化描述的替换，确保即使操作人员不理解背后的复杂理论，也能通过严格的量化指标（如时间、温度、流速的上下限）成功复制优良性能。本书提供了一套成熟的流程审核清单，用以验证一个新配方是否已完全摆脱了对特定个体经验的依赖，真正实现了知识固化和技术迁移。 --- 本书面向对象： 本书的目标读者包括材料科学家、化学工程师、过程控制专家，以及任何需要在复杂系统中进行系统性实验设计和参数优化的研发人员。它不要求读者精通高阶的机器学习算法，但要求对科学实验的严谨性和工业流程的鲁棒性有深刻的认识。它提供的是一套实用的、可操作的思维工具箱，用于将复杂的科学直觉转化为可验证、可复制的精准“配方”与“工艺”。

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我对于书中可能包含的案例研究非常感兴趣。那些将计算智能应用于实际科学问题的具体实践，往往是最能激发读者学习热情的部分。我希望书中能够挑选一些具有代表性的案例，例如，如何利用深度学习来加速新药的研发过程，或者如何运用强化学习来优化城市交通流量，再或者如何通过自然语言处理来分析大量的科学文献，从中提取有价值的信息。这些真实的案例，能够让读者更直观地感受到计算智能的强大力量，并理解“科学配方”是如何在实践中发挥作用的。 同时，我希望这些案例能够清晰地展示从问题定义、数据准备、模型选择、训练与调优，到最终结果解释和应用的全过程。就像一份详细的菜谱，一步一步地指导你如何做出美味佳肴。书中是否会提供一些代码片段或伪代码，帮助读者理解具体的实现细节？即使不是详细的编程指南，一些概念性的描述和流程图也会非常有帮助。我渴望能够通过这些案例，学习到如何在实际操作中构建和应用“计算智能的科学配方”。

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这本书的书名让我对“科学配方”的理解有了更深层次的思考。我不仅仅是在寻找一套现成的解决方案，更是在探索一种构建解决方案的思维模式和方法论。我希望书中能够探讨如何根据不同的科学问题，量身定制“计算智能的配方”。例如，当问题具有高度的复杂性和不确定性时，应该倾向于使用哪些类型的计算智能模型？当数据量有限时，又有哪些有效的策略来克服这一挑战？ 我期待书中能够提供一些关于“配方设计”的指导原则，例如，如何平衡模型的复杂度与可解释性，如何选择合适的评估指标来衡量模型的性能，以及如何进行有效的模型部署和维护。这些“配方设计”的智慧，将使读者不仅仅成为计算智能的应用者，更能成为其创造者。我希望能够学习到如何像一位艺术家一样，用计算智能的“颜料”和“画笔”，描绘出解决科学问题的“作品”。

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我更希望这本书能激发我的创造力，让我能够将书中所学到的“计算智能与科学配方”融会贯通，并应用到我自己的学习和工作中。它不应仅仅是一本知识的传播者，更应是一本灵感的催化剂。我希望在读完这本书后，我能够更有信心地去探索新的科学问题，更有能力去设计和实现解决这些问题的计算方案。 “配方”也意味着一种精炼和提炼。我希望书中能够提供一种清晰、简洁的表达方式，将复杂的概念和方法用最有效的方式传达出来。就像一位经验丰富的大厨，能够用最少的调料，烹饪出最美味的菜肴。这种精炼的能力，不仅体现在内容的组织上，更体现在作者的语言表达上。我期待着能够在这本书中，找到我需要的“计算智能与科学配方”。

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在阅读这本书的过程中，我期待能够建立起一种“计算思维”的认知框架。我希望书中不仅仅是介绍各种计算智能的技术和方法，更能潜移默化地引导读者以一种更加结构化、逻辑化的方式来思考问题。当面对一个复杂的科学现象时，我希望能首先思考如何将其转化为一个计算问题，然后如何选择合适的计算工具和算法来解决它。 “科学配方”的概念，也暗示着一种迭代和优化的过程。我希望书中能够强调“配方”并非一成不变，而是需要在实践中不断地进行测试、评估和改进。例如，一个最初看似有效的模型，可能随着数据的变化或环境的更新，需要进行调整甚至重构。这本书是否会提供关于如何进行这种“配方优化”的指导，例如，如何利用A/B测试来比较不同“配方”的效果，或者如何建立反馈机制来驱动“配方”的持续改进？

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而“科学配方”，这个词组更是让我浮想联翩。它不仅仅是指化学试剂的精确比例，更可能是一种对事物本质规律的提炼和概括。我希望这本书能够将计算智能的方法论，巧妙地融入到各种科学研究和工程实践的“配方”之中。比如，在物理学领域，是否可以通过计算智能来优化实验设计，加速新材料的发现？在生物学领域，又能否利用计算智能来解析基因组数据，揭示生命活动的奥秘？甚至是在社会科学领域，计算智能是否能帮助我们理解复杂的社会动力学，预测趋势？ 我特别期待书中能够给出一些具体的“配方”范例。这或许不是一道烹饪菜谱，而是一些解决实际问题的通用框架或方法论。例如，当面对一个庞大且嘈杂的数据集时，我们应该如何“配比”不同的数据预处理技术？当需要构建一个预测模型时，我们应该如何选择合适的计算智能算法，并对其参数进行“调优”？这本书是否会提供一种系统的、模块化的思考方式，帮助读者构建自己的“科学配方”？我甚至想象，书中可能会包含一些“反配方”，即分析那些失败的尝试，从中吸取教训，避免重蹈覆辙，这同样是宝贵的“配方”知识。

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我对书中关于“科学配方”的伦理和哲学层面的探讨也充满期待。随着计算智能的应用越来越广泛，随之而来的伦理问题也日益突出，例如，算法的偏见、数据的隐私、以及人工智能对人类社会的长远影响。我希望作者能够以一种审慎的态度，讨论这些重要议题，并提出一些负责任的“配方”设计原则。 例如，在构建“科学配方”时，我们是否应该考虑算法的公平性，确保其不会对特定群体产生歧视？在收集和使用数据时，我们是否应该充分尊重用户的隐私，并采取必要的安全措施？这本书是否会引导读者思考，在追求计算智能的强大能力的同时，如何保持对人类价值观的坚守，确保技术的发展能够真正造福于人类？

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这本书的书名，乍一看就有一种奇妙的吸引力——“计算智能与科学配方”。作为一名对科技发展和事物背后原理充满好奇的读者，我立刻被这个名字所勾起。在我的想象中，这本书绝非一本枯燥乏味的教科书，更像是一把钥匙，能够开启通往理解世界运作方式的新视角。我期待着它能像一位经验丰富的向导，引领我穿越错综复杂的计算智能领域，同时又为我揭示那些隐藏在自然现象和工程应用背后的“科学配方”。 “计算智能”，这个词汇本身就蕴含着无限的可能。我猜想，这本书会深入探讨人工智能的核心概念，比如机器学习、神经网络、深度学习等等，但更重要的是，它会解释这些“智能”是如何被“计算”出来的。是算法的精巧设计？是数据的强大驱动？抑或是两者之间的某种神秘协同？我希望作者能够用清晰易懂的语言，将那些高深的理论化繁为简，让我这位非专业读者也能领略到其中的智慧火花。或许，它会介绍一些经典的计算智能模型，并阐述它们在解决实际问题中的应用，比如图像识别、自然语言处理，甚至是在复杂的科学研究中扮演的角色。我对那些能够模拟人类思维过程的算法尤其感兴趣，它们是如何学习、决策、甚至创造的？这本书是否会为我揭示这些“秘密”？

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我希望这本书能够打破学科之间的壁垒，展示计算智能如何成为连接不同科学领域的重要桥梁。例如，生物学家可以利用计算智能来分析基因测序数据，物理学家可以利用计算智能来模拟粒子碰撞，而社会学家则可以利用计算智能来理解人类的行为模式。这本书是否会提供一些跨学科的案例，展示计算智能在整合不同科学知识，解决复杂综合性问题方面的独特优势？ “配方”的另一层含义，是对“组合”的强调。我希望书中能够探讨如何将不同的计算智能技术进行有效的组合，以应对更复杂的挑战。例如，将深度学习与增强学习相结合，可以用于训练更具鲁棒性的决策系统；将符号推理与神经网络相结合，可以提升模型的解释性和可信度。这种“配方组合”的艺术，将使读者能够创造出更强大、更灵活的解决方案。

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我希望这本书能为我打开一扇通往未来科学研究的大门。在人工智能飞速发展的时代，计算智能无疑是推动科学进步的核心驱动力之一。我期待这本书能够揭示计算智能在科学研究中的前沿应用，例如，如何利用计算智能来设计新的实验，如何加速科学发现的进程，甚至是如何在基础科学领域催生出全新的理论。 “科学配方”的理念，让我联想到科学研究中那些具有颠覆性的发现，它们往往是将现有的知识和方法进行创造性的组合，从而产生出意想不到的成果。我希望这本书能够启发我，认识到计算智能的无限可能性，鼓励我去尝试新的方法，去挑战已有的认知，去创造属于自己的“科学配方”，从而在科学的道路上，走出一条属于自己的精彩之路。

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我希望这本书能够展现计算智能作为一种强大的科学工具，如何赋能传统的科学研究领域，并催生出全新的研究范式。例如，在天文学领域，是否可以通过计算智能来分析海量的望远镜观测数据，发现隐藏在星空中的未知天体或现象？在气候科学领域，计算智能是否能帮助我们更准确地模拟气候变化，预测极端天气事件，并为应对气候危机提供科学依据？我希望书中不仅仅是理论的堆砌，更能看到计算智能在解决那些人类社会面临的重大挑战时所发挥的实际作用。 “配方”不仅仅是技术的集合，更是一种思维方式和解决问题的策略。我希望作者能够提炼出一些普适性的“科学配方”，让读者不仅能够理解计算智能在特定领域的应用，更能将其触类旁通，应用到自己所处的领域。例如，当遇到一个需要数据驱动决策的问题时，读者是否能够从书中找到一套系统性的思路，指导自己如何收集、处理、分析数据，并最终利用计算智能得出可靠的结论？这种“配方”的价值在于其灵活性和可迁移性，能够帮助读者成为一个更有效的问题解决者。

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此文雖不到300頁，但信息量很足。作者專業學識淵博，又有豐富的企業技術應用背景。專注于解決實際問題，表達上力求簡潔清晰，切中要害。難得一見的好書！

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有些蛮有意思的实例，但系统性还是不够

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有些蛮有意思的实例，但系统性还是不够

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对智能技术的实际应用上，研究的很深入

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有些蛮有意思的实例，但系统性还是不够