Understanding Neural Networks and Fuzzy Logic pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley-IEEE Press

作者:Stamatios V. Kartalopoulos

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:1995-08-29

价格:USD 81.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780780311282

丛书系列:

图书标签:

神经网络
模糊逻辑
机器学习
人工智能
深度学习
模式识别
算法
数据挖掘
计算智能
控制系统

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具体描述

Understand the fundamentals of the emerging field of fuzzy neural networks, their applications and the most used paradigms with this carefully organized state-of-the-art textbook. Previously tested at a number of noteworthy conference tutorials, the simple numerical examples presented in this book provide excellent tools for progressive learning. UNDERSTANDING NEURAL NETWORKS AND FUZZY LOGIC offers a simple presentation and bottom-up approach that is ideal for working professional engineers, undergraduates, medical/biology majors, and anyone with a nonspecialist background. Sponsored by: IEEE Neural Networks Council

《算法的力量：从基础到实践的探索》本书将带领读者踏上一段穿越算法世界的深度旅程，探索那些驱动现代计算和智能系统的核心逻辑。我们并非聚焦于特定技术的集成，而是致力于揭示驱动这些技术发展的普适性原理和构建思路。第一部分：算法的基石——逻辑与离散数学在深入探讨复杂算法之前，理解其最基本的构建单元至关重要。本部分将从数学的视角出发，为读者打下坚实的理论基础。数学逻辑入门：我们将从命题逻辑开始，探讨真值、连接词（与、或、非、蕴含、等价）以及推理规则（如假言推理、选言推理）。进而，我们将引入谓词逻辑，掌握量词（全称量词、存在量词）及其在描述复杂条件和关系中的应用。这将帮助读者理解算法决策背后的严谨性，以及如何用精确的语言描述计算过程。集合论基础：集合是描述数据和对象的天然语言。本书将深入浅出地介绍集合的基本概念，如元素、子集、并集、交集、差集以及补集。我们还将探讨关系（如二元关系、等价关系、序关系）和函数，这对于理解数据结构、数据库模型以及许多算法的输入输出至关重要。图论的魅力：图作为一种强大的建模工具，在计算机科学中无处不在，从网络连接到数据结构，再到工作流程。我们将详细介绍图的基本术语（顶点、边、路径、环）、图的类型（有向图、无向图、加权图）、以及重要的图算法，如最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）和拓扑排序。通过图论的学习，读者将能更有效地理解和解决涉及连接性和最优性的问题。组合数学与计数原理：在许多算法设计中，需要精确计算各种组合的可能性。本部分将涵盖排列、组合、二项式定理等核心概念，并介绍生成函数等进阶工具，帮助读者分析算法的效率，预测计算结果的数量级。第二部分：计算的范式——经典算法与数据结构有了坚实的数学基础，我们将转向算法和数据结构的核心领域。本部分将系统性地介绍各种经典的算法设计范式和基础数据结构，并深入剖析它们的原理、实现与应用。排序算法的艺术：从简单的冒泡排序、插入排序，到更高效的归并排序、快速排序，再到针对特定场景的堆排序、计数排序和基数排序，我们将详细讲解每种算法的工作原理、时间与空间复杂度，以及它们各自的优缺点。理解排序算法不仅是掌握基础，更是领略不同计算策略的精妙之处。搜索算法的探索：线性搜索、二分搜索是最基础的搜索方法。我们将在此基础上，深入探讨广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）在图和树结构中的应用，理解它们在解决连通性、路径查找等问题时的不同优势。递归与分治策略：递归是许多优雅算法的核心。本书将深入讲解递归的定义、基本原理以及如何进行尾递归优化。在此基础上，我们将重点阐述分治策略，通过斐波那契数列、汉诺塔等经典问题，展现如何将复杂问题分解为更小的子问题来解决，例如矩阵乘法和多项式乘法。动态规划的智慧：动态规划是一种解决重叠子问题和最优子结构问题的强大技术。我们将从最简单的斐波那契数列开始，逐步引入背包问题、最长公共子序列、编辑距离等经典动态规划问题，详细讲解状态定义、状态转移方程的构建以及如何通过记忆化搜索或自底向上的方式来求解。贪心算法的直觉：贪心算法在某些问题中能快速找到最优解。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子，说明贪心算法的设计思想——在每一步都做出局部最优的选择，以期达到全局最优。我们将探讨贪心算法适用的条件以及如何证明其正确性。基本数据结构详解：线性数据结构：数组、链表（单向、双向、循环）、栈、队列，以及它们在不同场景下的实现与应用。非线性数据结构：树：二叉树、二叉搜索树（BST）、平衡二叉搜索树（AVL、红黑树）、B树及其变种，在文件系统、数据库索引等领域的应用。堆：最大堆、最小堆，以及它们在优先队列和堆排序中的作用。哈希表：哈希函数的设计、冲突解决方法（链地址法、开放寻址法），及其在快速查找、缓存等应用中的高效性。第三部分：计算的扩展——高级算法与计算模型在掌握了基础算法和数据结构后，我们将进一步探索更高级的算法设计技巧和计算模型，以应对更复杂和大规模的问题。字符串匹配算法：除了朴素匹配，我们将深入探讨KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法，分析它们如何通过预处理模式串来优化搜索效率，避免不必要的比较。网络流算法：最大流与最小割是网络流理论的核心。我们将介绍Ford-Fulkerson算法及其 Edmonds-Karp改进算法，并探讨其在资源分配、调度等问题中的应用。近似算法与启发式算法：对于NP-hard问题，精确解往往难以在合理时间内获得。本部分将介绍近似算法的设计思想，以及如何为它们提供性能保证。同时，我们将初步介绍启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，它们如何在实际问题中寻找近似最优解。计算复杂性理论简介：我们将简要介绍P类、NP类问题，以及NP-completeness的概念。理解计算的内在难度，有助于我们在设计算法时做出更明智的选择，区分哪些问题可能高效求解，哪些问题需要寻找近似解或采用特殊方法。并行与分布式计算基础：随着计算能力的飞速发展，并行和分布式计算变得越来越重要。我们将初步探讨并行计算的基本模型，如共享内存模型和消息传递模型，以及一些简单的并行算法设计思想，为读者理解大规模数据处理和高性能计算打下基础。本书特色：理论与实践并重：每一章都将结合清晰的理论讲解和易于理解的伪代码或示例代码，帮助读者掌握算法的实现细节。循序渐进的难度：内容设计由浅入深，从最基础的逻辑和数学概念，逐步过渡到复杂的算法和计算模型，适合不同水平的读者。广泛的应用场景：贯穿全书的实例将展示算法在实际问题中的应用，从数据科学、人工智能基础到系统优化，让读者深刻理解算法的价值。清晰的逻辑结构：各章节之间联系紧密，形成一个有机的整体，帮助读者构建完整的算法知识体系。《算法的力量：从基础到实践的探索》旨在培养读者严谨的逻辑思维能力、解决复杂问题的分析能力以及高效的计算思维，为他们在计算机科学、数据科学以及相关交叉领域的深入学习和职业发展奠定坚实基础。