开放复杂智能系统

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出版者:人民邮电出版社
作者:操龙兵
出品人:
页数:326
译者:
出版时间:2008-3
价格:89.00元
装帧:
isbn号码:9787115172488
丛书系列:开放复杂系统与综合集成丛书
图书标签:
  • 复杂性科学
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具体描述

《开放复杂系统与综合集成丛书•开放复杂智能系统:基础、概念、分析、设计与实施》所提出的关于开放复杂智能系统中的一些前沿问题与最新进展,则可以作为进一步研究的基础与出发点。书中所列举的国内外经典文献、推荐读物、最新进展及工具支持等,为读者快速进入相关领域并了解前沿学术动态,提供了丰富、翔实的资源与路径。开放复杂智能系统是目前国内外重点研究与开发的领域,其中的开放巨型智能系统属于钱学森院士所提出的“开放的复杂巨系统”中的一类。开放复杂智能系统是智能系统与智能科学、信息系统与信息技术、软件工程与知识工程等领域中的复杂问题,涉及诸多大型智能信息系统和处理工程与应用。《开放复杂系统与综合集成丛书•开放复杂智能系统:基础、概念、分析、设计与实施》作者总结多年来在国内外所从事的相关研究与开发所得,试图对这类复杂而重要的问题和系统的分析与设计的方法论及技术进行初步的探讨。作者结合多年来对于钱学森院士所提出的综合集成理论和人机结合智能系统的工程技术的研究与开发实践,以及总结在国外所从事的相关工作与最新进展,比较详尽地探讨了开放复杂智能系统的基础、概念、分析、设计与实施。

《开放复杂系统与综合集成丛书•开放复杂智能系统:基础、概念、分析、设计与实施》的主要内容包括智能系统的发展历程、开放复杂智能系统的概念、系统设计模式、系统抽象机制、系统分析方法、系统设计技术、系统实施途径与管理等。最后,《开放复杂系统与综合集成丛书•开放复杂智能系统:基础、概念、分析、设计与实施》介绍两个实际的开放复杂智能系统,以及系统实施中的相关体会。

《数字孪生与工业物联网:从概念到实践的跨界融合》 书籍简介 本书深入探讨了数字孪生(Digital Twin)技术与工业物联网(IIoT)的集成应用,旨在为读者提供一个全面、系统且富含实践指导的知识体系。在当今以第四次工业革命为核心的时代背景下,物理世界与数字世界的深度融合已成为推动智能制造、智慧城市乃至复杂系统管理变革的关键驱动力。本书正是立足于这一前沿领域,详细剖析了如何利用这两项核心技术构建高效、自适应、可持续优化的智能系统。 第一部分:理论基石与技术栈 本部分首先界定了数字孪生的核心概念、演进历程及其在不同行业中的潜在价值。数字孪生不仅仅是一个三维模型,而是一个动态的、实时的、可映射物理实体行为的虚拟副本。我们清晰区分了数字孪生的不同成熟度级别——从描述性模型到预测性、甚至指导性模型。 紧随其后的是对工业物联网(IIoT)技术栈的系统梳理。这包括了从边缘计算(Edge Computing)到云计算(Cloud Computing)的完整架构,重点阐述了传感器技术、先进通信协议(如5G/TSN)在数据采集与传输中的作用。我们深入分析了数据采集的实时性、可靠性与海量处理能力对构建高保真数字孪生的必要性。 第二部分:数字孪生的构建与建模方法 构建一个有效的数字孪生体需要精密的建模技术。本书详细介绍了多种建模范式,包括基于物理模型(Physics-Based Modeling)、基于数据驱动模型(Data-Driven Modeling)以及混合建模(Hybrid Modeling)的优势与局限性。 多尺度与多物理场耦合: 针对复杂工业设备(如涡轮机、反应堆),探讨如何实现跨越微观、宏观尺度的多物理场(热力学、流体力学、结构力学)的精确耦合仿真,确保孪生体的预测精度。 实时数据同化与校准: 阐述如何设计高效的数据流管道,将IIoT采集的实时操作数据(温度、压力、振动等)实时注入到虚拟模型中,并通过迭代算法对模型参数进行动态校准,以保持孪生体与物理实体的“同步性”(Synchronization)。 语义互操作性: 探讨如何利用本体论(Ontology)和知识图谱(Knowledge Graph)来描述和链接物理资产、组件、流程之间的复杂关系,确保不同系统间数字孪生体能够进行有效的语义级信息交换。 第三部分:智能驱动与决策赋能 数字孪生的核心价值在于其驱动智能决策的能力。本部分聚焦于如何将人工智能和机器学习技术植入到数字孪生框架中,实现从“监控”到“预测”再到“优化”的跨越。 预测性维护(PdM): 详细介绍了利用孪生体模拟未来的运行轨迹,结合残差寿命预测模型(RUL),提前识别潜在的故障模式,并生成最优的维护干预策略。书中提供了基于LSTM和Transformer模型在时间序列预测中的应用案例。 流程优化与“What-If”分析: 探讨如何利用孪生体进行高风险、高成本的虚拟实验。例如,在不影响实际生产线的情况下,测试新的控制策略、改变生产排程或评估新材料的影响,从而实现“数字沙盒”式的优化迭代。 强化学习与自主控制: 深入讲解了如何将数字孪生体作为强化学习智能体(Agent)的训练环境,训练出能够直接在物理系统中执行自主决策和闭环控制的AI算法,尤其是在应对突发扰动或非线性工况时展现出的优越性。 第四部分:应用场景与未来挑战 本书通过详尽的案例研究,展示了数字孪生与IIoT在多个关键领域的实际落地。这些案例涵盖了: 1. 智能工厂的端到端管理: 从单个设备到整个生产线的虚拟映射,实现资源调度、能耗优化和质量追溯。 2. 基础设施健康监测(IHM): 针对桥梁、管道等大型结构,利用环境数据和结构响应数据构建健康孪生体,进行长期性能评估和安全预警。 3. 复杂供应链的可视化与弹性构建: 扩展孪生概念至整个价值网络,模拟中断事件并测试供应链的恢复能力。 最后,本书清醒地指出了当前技术发展面临的挑战:数据安全与隐私保护、异构系统间的标准化难题、构建高保真孪生体所需的海量算力需求,以及如何有效量化数字孪生所带来的商业价值(ROI)。 读者对象 本书面向对工业智能化、信息物理系统(CPS)感兴趣的研究人员、工程技术人员、IT架构师以及企业决策者。它既可以作为高等院校相关专业(如控制工程、计算机科学、机械工程)的研究生教材,也是工程师和技术管理者快速掌握数字孪生与IIoT集成实践的专业参考书。 本书的价值在于,它不仅提供了技术的“是什么”(What),更侧重于“如何做”(How),指导读者将复杂的理论框架转化为切实可行的工业解决方案。

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读后感

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用户评价

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《史前文明的星空密码》这本书给我的感觉是,它像一本充满了浪漫主义色彩的考古探险日记,但其背后却隐藏着严谨的符号学和天文学考据。作者的文笔极具画面感,无论是对复活节岛石像的凝视,还是在秘鲁高原上测量古老天文台的轨迹,都写得引人入胜,让你仿佛身临其境,一同沐浴在古老的阳光下。这本书最大的魅力在于其大胆的“连接”能力——它将看似毫不相关的古代神话、岩画符号与已知的星图、历法知识进行有趣的碰撞和假设。当然,我知道书中很多推论都属于“未证实假说”,但作者的论证过程极其坦诚,他总是会清晰地标明哪些是确凿的考古发现,哪些是基于逻辑推理的合理猜测。这使得整本书在保持其探险乐趣的同时,并没有滑向纯粹的伪科学。我喜欢作者那种对未知保持好奇、对人类智慧表示尊重的态度。它拓展了我对“历史”这个概念的理解,让我们意识到,远古的人类可能拥有比我们想象中更为复杂的宇宙观和数学能力,这是一种对人类文明深层潜力的致敬。

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坦白讲,《园林中的道家意境》这本书,是我在书店里偶然翻到的,纯粹是出于对东方美学的兴趣。我原以为它会是一本枯燥的建筑史或美学鉴赏录,但它的内容之丰富、情感之真挚,让我彻底爱上了它。作者并没有仅仅停留在对苏州园林、江南私家园林的结构分析上,而是将园林视为一个“可居、可游、可思”的哲学空间。书中对“借景”、“框景”这些手法的解读,不再是简单的空间划分,而是与中国传统哲学中“天人合一”的思想紧密结合。比如,书中对“曲径通幽”的描述,竟然能让我联想到《道德经》中“大音希声,大象无形”的韵味,这种跨学科的触类旁通,着实令人拍案叫绝。更难得的是,作者在描述每一处景致时,都会引用大量古典诗词和文人的笔记,那些文字本身就带着园林的气息,读起来字字珠玑,仿佛能闻到青苔的湿润和竹叶的清香。这本书让我重新审视了我们与自然的关系,教会我在快节奏的生活中,如何去寻找和构建属于自己的“精神栖居地”。

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我原本以为《量子纠缠与时空几何》会是一本晦涩难懂的物理学专著,毕竟涉及的都是教科书上最令人头疼的章节。但出乎意料的是,作者采用了叙事和类比的方式,将那些抽象到几乎违反直觉的概念,用一种近乎诗意的语言娓娓道来。读这本书的过程,就像是进行了一次思维的极限拉伸。它没有过多地纠缠于繁复的数学推导,而是将重点放在了概念的起源、历史的争论以及不同理论之间的哲学碰撞上。比如,关于“贝尔不等式”的解读部分,作者对比了爱因斯坦的“隐变量”思想与玻尔的“互补性原理”,那种思想交锋的火花,读起来比任何一部悬疑小说都来得刺激。我特别欣赏作者在处理“测量问题”时的那种谨慎和尊重,没有急于给出一个“标准答案”,而是带领读者一同体验科学探索的未知与美妙。这本书对于我这种非专业背景的读者来说,最大的益处是拓宽了视野,让我们意识到宇宙的运行机制,远比我们日常经验所能感知的要奇妙得多。它成功地架起了一座桥梁,让宏大的理论不再是少数精英的专利,而是可以被有心人共同欣赏的宇宙奇观。

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我以一个初级管理者的身份阅读了《高效团队的神经学基础》,这本书的视角非常独特,它避开了传统管理学中常见的“激励理论”和“组织架构”的讨论,而是深入到了团队成员个体大脑如何协同工作的层面。作者引入了最新的神经科学研究成果,比如镜像神经元、前额叶皮层的执行功能等,来解释为什么有些团队能够产生奇妙的“化学反应”,而另一些团队则总是内耗不止。最让我感到震撼的是关于“心理安全感”的量化分析部分,作者通过实验数据清晰地展示了,当团队成员感觉不到威胁时,大脑会释放多少认知资源用于创新和协作,而一旦产生恐惧或不信任,这些资源就会被用于“防御”。这本书的实践指导性极强,它不是空谈“我们要建立信任”,而是具体给出了通过会议流程设计、反馈机制构建等方式,从生理层面去促进安全感的建立。读完之后,我立刻回去调整了我们部门的周会模式,效果立竿见影。这本书是一本严肃的科学著作,但它的应用价值却直指人心,非常值得每一个需要带领团队的人细细品味。

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这本《数据之海的灯塔》简直是为我这种在信息洪流中摸爬滚打多年的“老水手”量身定做的。作者以一种极其细腻的笔触,描绘了大数据时代下,我们如何才能不被数据的噪音淹没,而是真正捕捉到那些有价值的信号。全书的论证过程如同一场精密的科学实验,每一个推导、每一个案例分析都建立在坚实的数据基础之上,绝非空泛的理论说教。尤其让我印象深刻的是关于“语义鸿沟”的讨论,作者巧妙地将复杂的认知科学理论与实际的数据清洗、建模过程相结合,提出了几套非常实用的框架,帮助业务人员和技术人员真正实现“同频共振”。这本书的深度在于,它不满足于展示“是什么”,而是深入探讨了“为什么会这样”,以及“我们该如何构建更具解释性的数据架构”。我用了好几个周末才啃完,光是书中的思维导图和附录的算法流程图,我就重新画了好几遍,用来整理我自己的项目思路。这本书的价值,在于它不仅提供了一套方法论,更重要的是,它塑造了一种全新的、对数据抱有敬畏之心的工作哲学。我敢说,任何一个从事数据驱动决策工作的人,都应该把它放在案头,时不时翻阅一下,就像对待一本工具书,又像对待一位德高望重的导师。

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