软计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:普拉蒂哈

出品人:

页数:194

译者:

出版时间:2009-1

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787030231079

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 计算机
• 机器学习
• 软计算
• 人工智能
• 机器学习
• 神经网络
• 模糊逻辑
• 遗传算法
• 数据挖掘
• 决策支持
• 智能系统
• 计算智能

《软计算》 本书深入探讨了一系列仿生智能计算方法，旨在解决传统计算模型在处理复杂、模糊和不确定性问题时遇到的瓶颈。它不仅仅是计算机科学的一个分支，更是对人类思维模式和自然界运作规律的一种模拟与借鉴，为人工智能领域带来了全新的视角和强大的工具。 核心理念与技术群落： 本书的核心理念在于“软”，与“硬”相对。这里的“硬”指的是精确、确定、逻辑严谨的传统计算，而“软”则代表了模糊、不确定、近似甚至具有一定容错能力的计算方式。这种“软”的特性使得算法能够更好地适应现实世界中普遍存在的噪声、不完整信息以及非线性关系。 书中详细介绍并整合了以下几个关键技术： 模糊逻辑（Fuzzy Logic）： 模糊逻辑打破了传统二值逻辑（真/假）的局限，引入了“部分真”、“部分假”等概念，并用隶属度函数来量化这种模糊性。本书将引导读者理解如何构建模糊规则系统，例如“如果温度很高，那么风扇就快速转动”，并通过模糊推理来获得精确的输出。我们将深入探讨模糊化、模糊推理和解模糊等关键过程，并展示其在温度控制、图像识别、决策支持等领域的应用实例。 神经网络（Neural Networks）： 模拟人脑神经元结构和工作机制的神经网络，是实现学习和模式识别的关键。本书将从最基本的感知机模型讲起，逐步深入到多层前馈网络、循环神经网络，以及近年来备受瞩目的深度学习网络。我们将详细阐述反向传播算法、激活函数、损失函数等核心概念，并通过实际案例演示神经网络如何从大量数据中学习规律，进行分类、回归、预测等任务。 进化计算（Evolutionary Computation）： 借鉴生物进化原理，如遗传、变异、选择等，来搜索和优化问题的解决方案。本书重点介绍遗传算法（Genetic Algorithms, GA），包括染色体表示、适应度函数、交叉和变异操作。此外，本书还将触及粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和差分进化（Differential Evolution, DE）等其他流行的进化计算算法，展示它们如何高效地解决组合优化、函数优化等难题。 其他相关技术： 除了上述三大支柱外，本书还将触及一些与软计算密切相关的技术，如证据理论（Dempster-Shafer Theory）用于处理不确定性信息的融合，以及粗糙集（Rough Set Theory）用于数据约简和模式发现。这些技术为软计算提供了更丰富的理论基础和更广泛的应用场景。 方法论与应用： 本书强调的不仅仅是单个技术的介绍，更重要的是如何将这些“软”技术进行有机结合，形成强大的混合智能系统。例如，结合模糊逻辑和神经网络，可以构建出模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks），它既具备模糊逻辑的易解释性，又能发挥神经网络的学习能力。同样，将进化算法用于优化神经网络的结构和参数，可以显著提升其性能。 本书中的案例分析将覆盖多个学科领域，包括： 工程控制： 如自动驾驶系统的轨迹规划、工业过程的智能控制、机器人导航。 金融预测： 股票价格预测、信用风险评估、欺诈检测。 医疗诊断： 图像识别辅助诊断、疾病预测模型、药物研发。 模式识别与图像处理： 人脸识别、物体检测、图像去噪与增强。 自然语言处理： 文本分类、情感分析、机器翻译。 决策支持系统： 复杂环境下的智能决策制定、专家系统。 学习价值： 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解 软计算的理论基础和核心技术。 掌握 构建和实现模糊系统、神经网络和进化算法的实践技能。 学会 如何将不同的软计算技术进行融合，设计出更强大的混合智能系统。 培养 运用软计算方法解决现实世界复杂问题的能力。 为 进一步研究人工智能、机器学习、数据科学等前沿领域打下坚实基础。 本书适合于计算机科学、人工智能、自动化、电子工程、数学等相关专业的学生、研究人员以及对智能计算技术感兴趣的工程师和开发者。它将是一本不可多得的，帮助您理解并驾驭“软”的力量，探索智能计算无限可能的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《软计算》这个书名对我而言，是有些门槛的。我是一名在教育领域工作多年的教师，平时接触的更多的是教育理论、教学方法、心理学以及儿童发展方面的书籍。我的工作重心在于如何有效地传授知识、激发学生的学习兴趣，以及如何根据不同学生的特点进行因材施教。虽然我也关注科技在教育中的应用，比如在线学习平台、教育机器人等，但我对这些技术的底层原理并不深入了解。《软计算》这本书，从书名和一些零散的词汇来看，似乎更偏向于计算机科学或者工程领域，探讨的是一些我完全不熟悉的理论和技术。我很难想象，这本书的内容能够直接指导我的教学实践，或者为我解决在课堂上遇到的具体问题。除非，这本书能够以一种非常独特和创新的方式，将这些抽象的计算概念与教育的实际相结合，例如，如何利用软计算的原理来设计更智能的个性化学习系统，或者如何分析学生的学习行为模式以提供更精准的辅导。但从直觉上来说，这似乎是一个比较遥远的联结，需要进行大量的转化和解释。

评分☆☆☆☆☆

我最近在书店里偶然翻到一本叫做《软计算》的书，书名倒是挺吸引人的，乍一看以为是某种新兴的计算方法，又或者是和软技能、情商有关的读物。翻开目录，里面的章节名让我有些摸不着头脑，什么“模糊逻辑在决策中的应用”、“神经网络的并行处理机制”、“遗传算法的优化原理”等等，这些术语对我来说都相当陌生，完全超出了我平日接触的IT和管理类书籍的范畴。我平时主要关注的是企业管理、市场营销和个人成长这类话题，对于偏向技术理论的书籍，如果不是有特别明确的应用场景，我一般会选择性回避。这本《软计算》似乎更侧重于算法和模型，探讨的是一些更底层、更抽象的计算概念。我猜测它可能适合那些在人工智能、机器学习、数据科学领域深耕的研究者或者从业者。对于我这样的读者来说，要理解书中的内容，恐怕需要花费相当大的时间和精力去学习相关的数学基础和计算机科学知识。而且，即使我努力去学习，我也担心自己是否能真正领会其中精髓，或者将其与我目前的工作领域建立起有意义的联系。或许，对于一些特定问题，这本书提供的理论框架能够带来突破性的解决方案，但对于我而言，它更像是一个我尚无法企及的学术高峰，让我只能仰望，而无法轻易攀登。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起《软计算》这本书时，我内心深处升起一股莫名的好奇。我并非计算机科学的科班出身，也对复杂的算法模型知之甚少，但我一直对那些能够“聪明地”解决问题的方法充满兴趣。这本书的书名，虽然带着“计算”二字，但我总觉得它暗示着一种超越传统、更具“人性化”的智能。我期待它能像一本武功秘籍，揭示如何让机器或系统变得更加灵活、适应性更强，能够处理那些模糊不清、信息不完整的情况。我平日里喜欢阅读一些关于创新思维、解决复杂问题策略的书籍，也关注人工智能在各个行业中的实际应用，比如智能推荐、自然语言处理等。我总觉得，真正的智能不仅仅是冰冷的逻辑，更包含着对不确定性的理解和应对。这本书，在我看来，也许就是在探索如何让计算变得“不那么硬”，如何模仿人类的直觉和经验来做判断和决策。我希望它能用一种相对易懂的方式，介绍一些前沿的计算思想，并能为我提供一些启发，让我思考如何在日常的工作和生活中，运用这些“软”的智慧来提升效率和解决难题。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《软计算》这个书名，虽然听起来有点神秘，但似乎隐藏着一种解决复杂问题的可能性。我是一名对金融市场和投资策略有着浓厚兴趣的普通人，我平时阅读的书籍主要集中在宏观经济分析、技术分析、量化交易以及行为金融学等领域。我一直关注着如何能够更准确地预测市场走势，如何构建更稳健的投资组合，以及如何规避潜在的风险。我深知，金融市场充满了不确定性和非线性特征，很多时候传统的线性模型难以完全捕捉其内在规律。我曾听说过一些利用人工智能和机器学习来辅助投资决策的案例，也对其中涉及的算法和模型感到好奇。如果《软计算》这本书能够深入探讨如何运用模糊逻辑、神经网络、遗传算法等技术来处理金融数据中的噪声、识别隐藏的模式、甚至进行风险预测，那么它对我来说将具有非常大的吸引力。我期待书中能够提供一些具体的应用案例，让我了解这些“软计算”方法如何在实际的金融投资中发挥作用，为我提供新的思路和工具，帮助我在变化莫测的市场中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对生活充满好奇的普通读者，喜欢探索各种新奇有趣的事物。《软计算》这本书的名字，听起来就很特别，让我想到了那些不像硬邦邦的数字和逻辑，而是更柔软、更灵活的思考方式。我平时喜欢阅读一些关于生活智慧、人际交往、心理学以及一些趣味科普的书籍，也热衷于了解不同文化和艺术。我对于那些能够帮助我更好地理解世界、更深入地与他人沟通、或者仅仅是让我开怀一笑的书籍情有独钟。如果《软计算》这本书能够讲述一些关于如何用更“聪明”、更“人性化”的方式来处理信息，或者如何让机器像人一样去学习和适应，那么我可能会觉得很有意思。我期待它能用生动有趣的故事，或者形象的比喻，来解释一些我可能觉得枯燥的技术概念，让我能够从中获得一些启发，也许是关于如何更灵活地解决生活中的小麻烦，或者如何理解那些难以捉摸的人类情感。如果它仅仅是深奥的技术理论，那对我来说，可能就有些遥远了。

评分☆☆☆☆☆

见识到了GA，NN， FL。。短小精悍的入门书。

评分☆☆☆☆☆

比较陈旧，但浅显易懂

评分☆☆☆☆☆

比较陈旧，但浅显易懂

评分☆☆☆☆☆

见识到了GA，NN， FL。。短小精悍的入门书。

评分☆☆☆☆☆

比较陈旧，但浅显易懂