Oppositional Concepts in Computational Intelligence pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

作者:Ventresca, Mario 编

出品人:

页数:326

译者:

出版时间:

价格:$ 202.27

装帧:

isbn号码:9783540708261

丛书系列:

图书标签:

计算智能
对立概念
优化算法
机器学习
人工智能
模糊逻辑
神经网络
进化计算
数据挖掘
模式识别

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具体描述

This volume is motivated in part by the observation that opposites permeate everything around us, in some form or another. Its study has attracted the attention of countless minds for at least 2500 years. However, due to the lack of an accepted mathematical formalism for opposition it has not been explicitly studied to any great length in fields outside of philosophy and logic. Despite the fact that we observe opposition everywhere in nature, our minds seem to divide the world into entities and opposite entities; indeed we use opposition everyday. We have become so accustomed to opposition that its existence is accepted, not usually questioned and its importance is constantly overlooked.On the one hand, this volume is a fist attempt to bring together researchers who are inquiring into the complementary nature of systems and processes and, on the other hand, it provides some elementary components for a framework to establish a formalism for opposition-based computing. From a computational intelligence perspective, many successful opposition-based concepts have been in existence for a long time. It is not the authors intention to recast these existing methods, rather to elucidate that, while diverse, they all share the commonality of opposition - in one form or another, either implicitly or explicitly. Therefore they have attempted to provide rough guidelines to understand what makes concepts oppositional .

《对立概念在计算智能中的应用》引言计算智能（Computational Intelligence, CI）作为人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个重要分支，致力于模拟和扩展人类智能的某些方面，其核心在于通过计算模型来处理、理解和生成智能行为。传统上，计算智能的研究常常聚焦于单一方法的效能，例如专注于神经网络的强大表达能力，或者遗传算法的优化性能。然而，在许多复杂现实问题的求解过程中，单一方法的局限性逐渐显现。问题的复杂性、数据的异质性、以及对鲁棒性、适应性和解释性的更高要求，促使研究者们开始探索如何融合不同的计算智能技术，以期实现“1+1>2”的效果。《对立概念在计算智能中的应用》一书，正是基于对计算智能领域当前发展态势和未来趋势的深刻洞察，提出了一种全新的视角：通过深入研究和巧妙运用“对立概念”，来革新和提升计算智能的理论框架与实践应用。书中并非简单地罗列和介绍各种计算智能技术，而是将焦点放在那些看似矛盾、实则互补甚至相互促进的“对立概念”之上。这些对立概念可能存在于同一类算法内部，也可能存在于不同类算法之间，甚至可能体现在计算智能与传统算法、或与人类认知过程之间的张力之中。本书的主旨在于，揭示这些对立概念的本质，分析它们之间的内在联系与互动机制，并在此基础上，构建出更强大、更灵活、更具鲁棒性的计算智能系统。我们相信，理解和掌握这些对立概念，将为计算智能领域的研究人员提供一套全新的工具和思想武器，以应对当前和未来更加严峻和复杂的挑战。第一部分：对立概念的理论基石在深入探讨具体应用之前，本书首先会奠定坚实的理论基础，系统地梳理和定义在计算智能领域中具有代表性的“对立概念”。这部分内容将为后续的章节打下逻辑基石。 1.1 确定性与不确定性：计算智能的许多算法，如模糊逻辑和概率模型，都在试图在不确定性环境中进行推理和决策。然而，确定性规则和算法（如经典的逻辑推理）在某些场景下依然不可或缺。本书将探讨如何在模糊和随机的世界中，有效融入确定性的结构；以及如何利用不确定性来提升算法的泛化能力和鲁棒性，例如，通过引入随机扰动来跳出局部最优。 1.2 局部与全局：许多优化算法，例如梯度下降，容易陷入局部最优。而全局优化算法（如模拟退火、粒子群优化）则试图找到全局最优解。本书将深入分析局部搜索的效率与全局搜索的完备性之间的权衡，探讨如何设计混合策略，使得算法能够快速收敛到局部最优，同时又不完全放弃对全局最优的探索。这可能涉及在搜索过程中引入不同尺度的探索机制。 1.3 精确与近似：在某些问题中，精确求解的计算成本过高，此时近似算法便显得尤为重要。然而，过度依赖近似可能牺牲精度。本书将研究如何量化近似的误差，以及如何根据问题的特性动态调整精度与效率的平衡。例如，在图像识别任务中，低分辨率的特征提取可能更高效，但高分辨率的细节分析至关重要。 1.4 简单与复杂：简单的模型（如线性模型）易于理解和计算，但表达能力有限。复杂的模型（如深度神经网络）表达能力强大，但容易过拟合且难以解释。本书将探讨如何构建“既简单又复杂”的模型，例如通过模型压缩、知识蒸馏等技术，将复杂模型的强大能力以更简洁的形式表达出来。同时，也会研究如何在简单模型中引入复杂机制，以提升其解决复杂问题的能力。 1.5 局部依赖与全局依赖：许多计算智能模型（如马尔可夫模型）关注局部状态之间的依赖关系，而另一些模型（如图神经网络）则能捕捉全局的结构性依赖。本书将分析这两种依赖关系在不同问题中的适用性，并研究如何设计模型，使其能够同时有效地利用局部和全局的上下文信息，从而更全面地理解数据。 1.6 学习与推理：机器学习的核心在于从数据中学习规律，而符号逻辑推理则依赖于预定义的规则。本书将探索将学习与推理相结合的范式，例如神经符号方法，使得模型在学习能力的基础上，具备更强的逻辑推理和解释能力。这有助于解决那些需要可解释性的决策问题。 1.7 静态与动态：许多计算智能模型被设计为处理静态数据，而现实世界往往是动态变化的。本书将研究如何构建能够适应动态环境的计算智能系统，以及如何利用动态信息来优化静态模型的性能。例如，在推荐系统中，用户的偏好是动态变化的，如何实时更新推荐模型至关重要。第二部分：对立概念驱动的算法融合与设计在理论框架的基础上，本书将聚焦于如何将上述对立概念应用于实际的算法设计和技术融合中，创造出更具优势的计算智能工具。 2.1 混合启发式算法：许多经典的优化算法（如遗传算法、粒子群优化、蚁群优化）可以被视为在探索与利用、全局与局部之间进行权衡。本书将深入分析如何将不同启发式算法的优势进行融合，例如，将遗传算法强大的全局搜索能力与局部搜索算法（如爬山法）的快速收敛性结合，形成更高效的混合算法。 2.2 神经模糊系统（Neuro-Fuzzy Systems）：模糊逻辑擅长处理不确定性和概念模糊性，而神经网络则擅长从数据中学习复杂的映射关系。本书将详细介绍如何将两者融合，构建神经模糊系统。通过神经网络来学习模糊规则和隶属函数，或者利用模糊逻辑来增强神经网络的可解释性，从而在数据驱动的学习与基于规则的推理之间取得平衡。 2.3 进化计算与深度学习的交织：深度学习在特征提取和模式识别方面表现出色，但模型的结构设计和超参数优化往往需要大量的经验和计算资源。本书将探讨如何利用进化计算（如遗传算法）来自动设计神经网络的架构（神经进化）、优化超参数，或者生成训练数据，从而克服深度学习在设计和优化方面的瓶颈，实现两者在解题能力上的协同增效。 2.4 强化学习中的对立：强化学习agent在平衡探索（尝试新行为以发现潜在的高回报）和利用（执行已知能带来高回报的行为）之间不断权衡。本书将分析如何通过引入额外的机制，如多臂老虎机算法的思路、或者知识图谱的约束，来指导agent的探索策略，使其在复杂环境中更有效地学习。同时，也将探讨如何将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力进行更紧密的结合。 2.5 贝叶斯方法与确定性推理的结合：贝叶斯方法在处理不确定性信息和进行概率推理方面具有强大优势。本书将研究如何将贝叶斯方法与确定性逻辑推理相结合，例如通过构建贝叶斯网络来表示因果关系，并利用逻辑规则来约束其推理过程，从而实现兼具统计鲁棒性和逻辑严谨性的智能系统。 2.6 迁移学习与领域自适应的对立：迁移学习旨在将从一个任务中学习到的知识迁移到另一个相关任务上。而领域自适应则关注如何在不同但相关的领域之间进行知识迁移。本书将分析这两种技术在克服数据稀疏性和提高泛化能力方面的异同，并探讨如何设计更普适的迁移和自适应策略，使得模型能够在更广泛的场景下快速适应新任务或新领域。第三部分：基于对立概念的实际应用与前沿挑战在理论和方法论层面深入探讨之后，本书的第三部分将着眼于将这些基于对立概念的计算智能技术应用于具体的现实问题，并展望该领域未来的发展方向和面临的挑战。 3.1 智能决策系统：在金融、医疗、交通等领域，智能决策系统需要同时考虑数据驱动的预测和基于规则的约束。本书将阐述如何构建能够融合模糊推理、概率预测和逻辑约束的决策系统，以应对复杂多变的实际应用场景。 3.2 机器人与自动化：机器人需要在高度动态和不确定的环境中进行感知、规划和控制。本书将讨论如何利用对立概念，例如在感知系统中融合精确的传感器数据和模糊的环境描述，以及在运动规划中结合全局路径规划和局部避障能力，来提升机器人的自主性和鲁棒性。 3.3 自然语言处理的深度融合：自然语言理解涉及对语法规则的掌握（确定性）和对语义模糊性的处理（不确定性）。本书将探讨如何设计能够兼顾语法结构和语义灵活性的模型，例如通过神经符号方法来增强大型语言模型的推理能力和可解释性。 3.4 计算机视觉中的多模态融合：计算机视觉任务常常需要处理来自不同模态的数据（如图像、文本、音频）。本书将研究如何利用对立概念，例如在特征表示上融合局部细节与全局上下文，以及在模型设计上平衡简单高效的浅层特征与复杂强大的深层特征，来提升多模态信息的理解和融合能力。 3.5 可解释性AI（XAI）的新探索：随着AI模型的复杂性不断增加，对其决策过程的解释需求也日益迫切。本书将探讨如何利用对立概念，例如在模型内部嵌入可解释的结构（如规则模块），或者在模型训练过程中引入对模型行为的约束，来生成更易于理解的解释，弥合AI模型“黑箱”与人类认知之间的鸿沟。 3.6 未来展望与开放性问题：本书最后将展望计算智能领域中，基于对立概念的研究将如何进一步发展，例如，在通用人工智能（AGI）的实现路径上，如何更深刻地理解和利用对立概念来构建更具适应性和创造性的智能体。同时，也会讨论该领域仍面临的挑战，如如何系统地衡量和优化不同对立概念之间的平衡，以及如何开发更有效的工具和基准来验证这些新方法的有效性。结论《对立概念在计算智能中的应用》一书，旨在为计算智能的研究者和实践者提供一个全新的、富有启发性的视角。我们相信，通过深入挖掘和巧妙运用“对立概念”，计算智能将能够突破当前的局限，实现更高级别的智能涌现。本书所提出的理论框架、算法设计理念以及实际应用案例，都将为该领域的发展注入新的活力，并为解决人类社会面临的重大挑战提供更强大的技术支撑。本书是一次对计算智能深层机制的探索，一次对跨领域融合的实践，更是一次对未来智能形态的展望。