Understanding Expert Systems (Sams Understanding Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sams Technical Publishing

作者:Louis E. Frenzel

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1987-01

价格:USD 36.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780672270659

丛书系列:

图书标签:

• Expert Systems
• Artificial Intelligence
• Knowledge Representation
• Inference Engines
• Rule-Based Systems
• Sams Understanding Series
• Computer Science
• Programming
• Logic
• Problem Solving

好的，这是一本名为《深入解析复杂网络：结构、动力学与应用》的图书的详细简介，内容完全不涉及《Understanding Expert Systems (Sams Understanding Series)》一书的任何知识点： --- 深入解析复杂网络：结构、动力学与应用 （A Deep Dive into Complex Networks: Structure, Dynamics, and Applications） 图书概述 《深入解析复杂网络：结构、动力学与应用》是一部全面、深入探讨复杂网络理论、方法论及其在跨学科领域应用的权威著作。本书旨在为研究人员、高级学生以及希望将网络科学应用于实际问题的工程师和分析师提供一个坚实的基础和前沿视野。复杂网络作为一种强大的数学框架，已被广泛应用于描述和理解从生物分子相互作用到全球互联网、从金融市场关联到社会信息传播等各种现实世界系统的组织方式和演化规律。本书不仅详尽阐述了网络科学的核心理论概念，还重点展示了如何利用现代计算工具和统计物理学方法来分析和预测这些系统的行为。 本书结构严谨，逻辑清晰，从基础的网络拓扑学概念出发，逐步深入到高级的动态过程建模和实证分析技术。我们力求在理论深度与实际应用之间取得完美的平衡，确保读者不仅理解“是什么”（What），更能掌握“如何做”（How）和“为什么”（Why）。 核心内容章节详解 本书分为五个主要部分，共计十六章，构建了一个完整的复杂网络知识体系： 第一部分：网络科学的基石与基础结构（Foundations and Basic Structures） 本部分为后续深入分析奠定必要的数学和图论基础。 第一章：网络科学导论与历史沿革 本章界定了复杂网络的范畴，区分了简单图与复杂网络。追溯了网络分析从图论、统计物理学到社会网络分析的演化历程，强调了网络视角在理解系统复杂性中的独特价值。 第二章：基本网络度量与拓扑描述 详细介绍了描述网络结构的量化指标，包括节点度（Degree）、度分布（Degree Distribution）及其高阶矩。深入探讨了平均路径长度（Average Path Length）、聚类系数（Clustering Coefficient）的计算及其在不同网络类型中的意义。 第三章：理想网络模型与随机过程 重点分析了经典的网络生成模型，包括Erdős–Rényi（ER）随机图模型，并详细解释了其局限性。随后，引入了诸如Watts-Strogatz小世界模型，阐明了“小世界”现象的内在机制及其对信息传输效率的影响。 第四章：无标度网络与富者愈富机制 本章集中探讨了具有幂律度分布的无标度网络（Scale-Free Networks）。详细解析了Barabási-Albert（BA）模型，阐述了“优先连接”（Preferential Attachment）机制如何驱动这些网络的形成，并分析了这种结构对网络鲁棒性和脆弱性的深远影响。 第二部分：网络拓扑的高级结构分析（Advanced Topological Analysis） 本部分超越了对单个节点和边的简单度量，转向对网络整体组织模式的深入挖掘。 第五章：社群结构检测与模块化 复杂网络通常由紧密连接的子群落（社群或社区）构成。本章系统介绍了多种社群划分算法，包括基于模块度（Modularity）的优化方法（如Louvain算法）和基于信息论的谱方法，并讨论了如何评估社群的显著性和稳定性。 第六章：层次结构与分形特征 探讨了超越简单社群概念的更精细的嵌套和层次结构，特别是在生物网络和技术网络中观察到的分形特性。引入了层次聚类分析和多尺度分析技术来揭示网络的层级组织。 第七章：网络中心性度量与关键节点识别 本章细致区分了不同类型的中心性指标——包括度中心性、介数中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）和特征向量中心性（Eigenvector Centrality）。重点讨论了如何根据特定任务（如信息传播、控制或故障恢复）来选择最合适的中心性度量，以识别关键节点。 第三部分：网络上的动态过程与传播模型（Dynamics on Networks） 网络结构如何影响其上发生的动态过程，是网络科学的核心议题之一。本部分聚焦于传播、竞争与同步现象。 第八章：流行病模型与网络异质性 将经典的SIR/SIS传染病模型嵌入到异构网络结构中进行分析。探讨了度分布的异质性如何影响疾病的爆发阈值（Epidemic Threshold）和最终的流行规模。详细分析了“超级传播者”在不同网络中的作用。 第九章：信息传播与意见动态 本章侧重于社会网络中的信息扩散过程，如意见形成和谣言传播。引入了如DeGroot模型和边际影响模型（Marginal Influence Model），并讨论了“信息级联”（Information Cascades）的发生条件及其在社交媒体中的体现。 第十章：同步与耦合振子系统 在物理和生物系统中，耦合振子的同步是一个关键现象。本章介绍了Kuramoto模型及其在各种网络拓扑结构（如环形网络、随机网络）下的同步行为，并讨论了结构对同步效率的调控作用。 第十一章：网络上的博弈论与演化稳定策略 将合作与竞争引入网络结构。分析了囚徒困境等博弈在网络结构上的平均化，重点研究了网络结构如何促进合作行为的演化和维持，特别是对“搭便车”问题的网络化解决方案。 第四部分：网络模型的演化与构建（Evolution and Construction of Networks） 本部分关注网络随时间如何变化，以及如何从真实数据中准确地重构网络。 第十二章：网络演化模型的多样性 除了基础的BA模型，本章还探讨了更复杂的演化机制，如带有“自我连接”（Self-loops）、“老化”（Aging）或“寿命限制”的网络模型，并分析了这些机制对最终拓扑结构的影响。 第十三章：从数据到网络：网络重构与隐式连接 在许多实际问题中，完整的连接矩阵是未知的。本章教授如何基于观察到的动态过程（如信息流、基因表达水平）或仅基于节点属性来推断底层网络结构，涉及到的技术包括格兰杰因果关系（Granger Causality）和基于机器学习的链路预测方法。 第十四章：链路预测与网络嵌入技术 链路预测是网络科学中的一项核心任务。本章系统分类并对比了基于局部相似度（如共同邻居、Jaccard系数）、基于全局路径信息以及基于矩阵分解（如随机游走）的预测算法的性能和适用场景。 第五部分：应用案例与前沿展望（Case Studies and Frontiers） 本部分通过具体的跨学科案例，展示网络科学的强大生命力和未来潜力。 第十五章：生物医学网络的应用 详细剖析了蛋白质相互作用网络（PPI）、基因调控网络（GRN）以及神经元连接组（Connectome）的网络分析方法。探讨了如何利用网络中心性来识别疾病标志物或药物靶点。 第十六章：技术与社会系统网络前沿 本章涵盖了互联网路由网络、电力系统网络以及大规模在线社交网络（OSN）的分析。重点讨论了网络韧性（Resilience）评估、网络安全威胁建模以及复杂系统中的信息控制与隐私保护等前沿议题。 本书特色 1. 方法论的深度结合： 本书不仅停留在概念介绍，而是深入到实现这些分析所需的关键数学公式和计算算法的推导与应用。 2. 跨学科的广度视野： 内容覆盖了图论、统计物理学、非线性动力学、计算机科学和系统生物学等多个领域，体现了复杂网络作为“通用科学”的本质。 3. 面向实践的案例驱动： 每个理论章节后都紧跟着具体的、来自真实世界数据的分析实例，帮助读者将抽象模型转化为可操作的解决方案。 4. 计算工具的整合： 书中穿插了使用主流网络分析库（如NetworkX, igraph等）进行实际操作的指导性说明，确保读者具备动手分析的能力。 --- 本书是致力于掌握复杂系统分析的学者和专业人士不可或缺的参考手册。通过对本书的学习，读者将能够熟练地构建、分析和理解任何由相互连接的实体组成的复杂系统。

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这本书的封面设计简洁明了，一看就属于那种“Sams Understanding Series”的风格，色彩搭配得当，字体清晰易读，给人一种专业而又不失亲切的感觉。我尤其喜欢封面上的图标，虽然不大，但却能巧妙地暗示书中可能涉及到的主题，比如某种抽象的知识网络或者决策树的雏形。拿到书后，首先映入眼帘的是那厚实的手感，纸张的质感也相当不错，翻阅起来不会有廉价感。我对于这种系列的书籍一直有着莫名的好感，因为它们通常都以一种非常系统、易于理解的方式来介绍某个技术领域，很少会故弄玄虚，而是实实在在地将复杂的概念分解成易于消化的部分。我对“Expert Systems”这个话题本身就充满好奇，一直想了解它们是如何工作的，又是如何被设计出来的。这本书的出现，无疑为我提供了一个深入了解的绝佳契机。我期待着它能带领我穿越那些听起来高深莫测的技术术语，进入到一个更加清晰、逻辑性更强的学习环境中。这本书的装订质量也让我感到满意，书页粘贴牢固，翻开后不易散架，这对于我这种经常需要长时间阅读和查阅资料的学习者来说，是非常重要的考量因素。总之，从第一印象来看，这本书无论是在外观设计还是在出版质量上，都给我留下了深刻的好印象，预示着一段愉快的学习旅程即将开始。

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拿到这本书，我最先关注的是它的篇章结构和目录设计。一个好的目录就像一张清晰的地图，能够指引读者快速找到自己想要学习的内容，并对全书的知识体系有一个宏观的把握。这本书的目录做得非常出色，它将“Expert Systems”这个庞大的主题分解成了若干个逻辑清晰、循序渐进的章节。从基础概念的介绍，到实际应用的探讨，再到未来发展趋势的展望，几乎涵盖了所有我可能感兴趣的方面。我注意到其中有一些章节的标题相当具体，比如“知识表示技术详解”或者“推理引擎的工作机制”，这些都让我觉得作者在内容的组织上非常用心，力求让读者能够深入到技术的细节之中。此外，我也很看重书中是否会包含案例分析或者实际操作的指导，因为理论知识的学习固然重要，但如果能结合实际的例子，将会大大提升学习的效率和趣味性。从目录的安排来看，这本书很有可能在这方面做得不错，这让我充满了期待。我希望它不仅仅是一本枯燥的技术手册，而是一本能够激发我思考、引导我实践的优秀读物。

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在阅读这本书的过程中，我惊喜地发现它不仅仅局限于理论的阐述，更包含了丰富的实践指导和案例分析。很多技术书籍，尤其是面向初学者的，往往会过于强调理论，导致读者在学完之后，仍然不知道如何将所学应用到实际项目中。然而，这本书似乎在这方面做得尤为出色。我看到了书中可能详细地介绍了一些构建简单专家系统的步骤，甚至提供了伪代码或者实际编程的示例。更重要的是，书中可能选取了一些经典的专家系统应用案例，比如医学诊断、故障排除、金融咨询等，并对这些案例进行了深入的剖析，解释了它们是如何利用专家系统的技术来解决实际问题的。通过这些案例，我不仅能够更深刻地理解理论知识的应用场景，还能从中学习到解决实际问题的思路和方法。这种理论与实践相结合的学习方式，极大地提升了我学习的积极性和效率。我觉得这本书是一本非常实用的指南，它能够帮助我从理论的海洋中走出来，真正掌握构建和应用专家系统的能力。

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读到书中关于“知识获取”的部分，我感觉作者在处理这个极具挑战性的环节时，展现出了非常深刻的理解和务实的态度。知识获取，尤其是从领域专家那里提取隐性的知识，一直被认为是构建专家系统的核心瓶颈之一。很多书可能仅仅点到为止，或者提供一些非常理论化的方法。但是，这本书似乎深入探讨了其中的具体难点，比如专家可能难以清晰地表述其思考过程，或者知识存在不确定性等问题。我注意到了书中可能详细阐述了不同的知识获取技术，比如访谈法、问卷法、观察法，甚至还可能提到了自动化知识获取的一些初步思路。让我感到特别欣慰的是，作者并没有回避其中的困难，而是积极地提供了解决策略，比如如何通过结构化的访谈来引导专家，如何处理模棱两可的知识，以及如何对获取的知识进行验证和精炼。这种深入且贴近实际的探讨，让我觉得这本书的作者不仅仅是理论家，更是真正有实践经验的专家。这对于我来说，是非常宝贵的。

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我特别喜欢这本书在介绍复杂概念时所采用的类比和图示。很多技术书籍，尤其是关于人工智能和系统设计的，往往会充斥着大量的抽象术语和复杂的数学模型，这对于初学者来说，无疑是一道难以逾越的鸿沟。然而，在我翻阅这本书的初步印象中，作者似乎非常善于运用通俗易懂的语言来解释这些难懂的概念。我看到书中出现了一些精心设计的图表，它们用直观的方式展示了知识的组织结构、推理过程的流程，甚至包括了某些算法的工作原理。这些图表不仅仅是装饰，更是理解内容的辅助工具，它们帮助我迅速建立起对抽象概念的直观认识。我尤其欣赏作者在解释“专家系统”的核心——知识库和推理机——时所使用的类比。这些类比不仅贴切，而且能够让我从已有的生活经验出发，去理解那些陌生的技术原理，这大大降低了学习的门槛，也增加了学习的乐趣。一本好的技术书籍，应该能够让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识，而这本书似乎正朝着这个方向努力。

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