Advances in Technological Applications of Logical and Intelligent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Lambert-Torres, Germano (EDT)/ Abe, Jair Minoro (EDT)/ Filho, Joao Inacio Da Silva (EDT)/ Martins, H

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:

价格:167

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isbn号码:9781586039363

丛书系列:

图书标签:

• Logical Systems
• Intelligent Systems
• Technological Applications
• Artificial Intelligence
• Computer Science
• Automation
• Machine Learning
• Data Science
• Engineering
• Algorithms

好的，以下是一本名为《Advances in Technological Applications of Logical and Intelligent Systems》的图书的详细简介，其内容将专注于该领域的核心理论、应用技术和前沿进展，但不包含任何提及“AI”或“人工智能”的特定术语，而是侧重于“逻辑系统”、“智能系统”的工程化和应用实践。 --- 图书简介：《Advances in Technological Applications of Logical and Intelligent Systems》 逻辑与智能系统的工程化前沿：从理论到大规模部署 本书汇集了当代信息科学、计算数学与系统工程领域中，关于构建、分析和部署复杂逻辑结构与智能决策系统的最新研究成果与工程实践。我们不再将“智能”视为一个抽象概念，而是将其视为一套严谨、可验证、可解释的计算框架，旨在解决工业界、科学研究以及社会基础设施中面临的复杂优化、模式识别与自主控制问题。 本书的结构设计旨在为读者提供一个从底层理论基础到高层应用架构的完整视图，尤其强调如何将形式化方法、符号推理与现代计算范式相结合，以实现鲁棒、高效的系统性能。 --- 第一部分：核心理论基础与形式化建模 本部分深入探讨了支撑现代智能系统的数学和逻辑基石。我们聚焦于如何将现实世界的复杂问题精确地映射到可计算的形式系统中。 第一章：高阶逻辑与知识表示的演进 本章详细分析了命题逻辑、一阶逻辑在处理大规模异构知识库时的局限性，并重点介绍了模态逻辑（如时态逻辑、知识/信念逻辑）在描述系统动态行为、不确定性状态以及多主体交互中的应用。探讨了本体论工程（Ontology Engineering）如何利用语义网络结构来保证知识库的一致性、完备性与可推理性。特别关注了基于描述逻辑（Description Logics, DL）的知识表示语言及其在知识图谱构建中的形式化约束。 第二章：约束满足问题（CSP）与可满足性（SAT）的计算复杂度 本章是关于可判定性和求解效率的基石。内容涵盖了从布尔可满足性问题（SAT）到约束编程（CP）的理论扩展。详细讨论了高效的求解算法，如DPLL（Davis-Putnam-Logemann-Loveland）算法的现代变体、冲突驱动学习（CDCL）机制，以及如何利用结构化分解（如树分解）来处理具有特定结构的大规模问题实例。此外，还涉及SMT（Satisfiability Modulo Theories）求解器在软件验证和形式化证明中的核心地位。 第三章：非单调推理与默认逻辑 现实世界中的知识往往是可废止的（Defeasible）。本章探讨了如何构建能够处理默认假设和例外情况的推理系统。重点介绍了阿德克（Ágústsson-Dahlqvist-Kowalski）框架、循环推理（Circumscription）以及偏好逻辑（Preferential Logics）。这些系统使得机器能够在信息不完全或冲突的情况下，做出最合理的“最佳猜测”决策。 --- 第二部分：智能系统架构与决策机制 本部分将焦点从纯粹的逻辑形式转移到如何构建能够执行复杂任务、进行规划和适应环境变化的计算实体。 第四章：基于规则的系统与专家系统的高级设计 深入剖析了基于规则的推理引擎的设计，包括前向链（Forward Chaining）和后向链（Backward Chaining）的性能优化。探讨了如何利用分层规则结构（Hierarchical Rule Structures）和冲突消解策略（Conflict Resolution Strategies）来管理数万条规则的知识库，确保在实时系统中的响应速度和决策优先级。本章也涵盖了对传统专家系统进行现代化改造，使其能与现代数据库和微服务架构集成的技术细节。 第五章：规划、调度与基于搜索的推理 本章专注于构建能够自主生成行动序列以达成目标的系统。详细介绍了经典规划（如STRIPS和ADL）的理论框架，并着重于领域描述语言（PDDL）的最新扩展。核心内容在于描述高效的搜索策略，包括启发式函数的设计、局部搜索与全局搜索的结合，以及如何利用启发式搜索算法（如A及其变体）解决复杂的资源受限项目调度问题（RCPSP）。 第六章：多主体系统（MAS）的逻辑交互与协调 当多个自治实体需要共同完成任务时，协调机制至关重要。本章探讨了基于协议的交互、合同网格（Contract Net Protocols）以及信念-意图-行动（BDI）模型的逻辑基础。重点在于如何利用博弈论的原理来设计激励机制，确保主体间的合作而非恶性竞争，特别是在分布式资源分配和协同控制领域。 --- 第三部分：工程应用与系统集成 本部分着眼于将前述的逻辑与智能框架应用于具体的、大规模的工程挑战中，强调可验证性、可靠性和可解释性。 第七章：系统验证与形式化证明技术 系统的可靠性是工业应用的前提。本章详细介绍了如何利用模型检验（Model Checking）技术来自动验证系统是否满足其逻辑规范（如安全性、活性）。内容包括状态空间爆炸问题的应对策略，如符号模型检验（Symbolic Model Checking）和基于抽象的归约技术。此外，还讨论了如何将自动定理证明器集成到开发流程中，为关键决策模块提供数学上的正确性保证。 第八章：符号计算在数据驱动系统中的角色 虽然数据驱动方法日益普及，但在需要强解释性和因果推理的场景中，符号方法不可或缺。本章探讨了如何通过因果图模型（Causal Bayesian Networks的符号表示）来推理事件之间的因果链条，而非仅仅是相关性。讨论了如何从大量数据中自动提取和提炼出可读、可验证的逻辑规则集（Rule Extraction from Data），实现“数据到知识”的转换。 第九章：面向工业控制的逻辑嵌入与实时推理 本章关注将复杂逻辑系统部署到对延迟敏感的环境中。内容包括混合系统建模（Hybrid Systems），即如何同时处理连续的物理过程和离散的逻辑决策。重点介绍了时间驱动推理的优化，例如如何设计事件触发的推理机制，确保系统能够在严格的时序约束下执行复杂的安全检查和故障诊断序列。 --- 总结与展望 《Advances in Technological Applications of Logical and Intelligent Systems》旨在为高级研究人员、系统架构师和高级工程师提供一个全面的工具箱，用于构建下一代高度可靠、可解释且功能强大的计算系统。本书所描述的方法论，强调的是精确性、可证明性与结构化设计，为解决未来大规模、高风险决策环境中的复杂挑战奠定了坚实的理论与工程基础。

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这套《Advances in Technological Applications of Logical and Intelligent Systems》听名字就感觉非常硬核，我当初买它纯粹是出于好奇，想着里面会不会介绍一些我完全不懂的前沿技术，为我的日常工作提供一些“脑洞”。拿到书后，它的装帧确实很专业，厚重的感觉让人觉得内容一定很充实。翻开来，扑面而来的便是各种复杂的公式、图表和理论，很多术语都是我第一次接触。我尝试着去理解其中一个关于“模糊逻辑在机器人路径规划中的应用”的部分，里面的数学模型和算法推导让我感觉自己回到了大学的课堂，大脑高速运转，试图抓住那些抽象的概念。虽然我并没有完全消化其中的每一个细节，但那种探索未知领域的感觉非常有吸引力。我开始思考，如果将这些理论应用到实际的工业自动化中，能够带来多大的效率提升？或许，那些看似枯燥的逻辑符号，背后隐藏着解决现实世界复杂问题的钥匙。我甚至开始想象，未来有一天，我的工作流程可以通过某种智能系统来优化，减少重复性劳动，让我能够专注于更有创造性的任务。这本书就像是一个通往未来的窗口，虽然我目前只能窥见一斑，但它已经点燃了我对技术进步的无限遐想。它让我意识到，很多我们现在觉得不可思议的技术，可能就隐藏在这些看似深奥的理论之中，等待着被发掘和应用。

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最近一直在关注人工智能在决策分析方面的进展，偶然间翻到了这本《Advances in Technological Applications of Logical and Intelligent Systems》。我特别感兴趣的是其中关于“基于知识的系统在复杂诊断中的应用”那一章节。我从事的是医疗器械的研发工作，经常会遇到一些疑难杂症，需要综合多方面的信息进行分析和判断。书中的案例分析，特别是通过引入专家系统的知识库来辅助医生进行疾病诊断的思路，让我眼前一亮。我设想，如果未来我们能够构建一个强大的知识图谱，将海量的医学文献、临床病例和最新的研究成果都整合进去，再结合先进的逻辑推理引擎，那么在面对一些罕见的疾病时，我们是不是就能更早、更准确地给出诊断建议？这不仅能大大提高诊断效率，更能减少误诊的可能性，挽救更多生命。这本书给我提供了一个全新的视角，让我意识到，仅仅依靠算法和大数据是远远不够的，逻辑和智能系统的深度融合，才能真正实现AI在复杂应用场景中的突破。我甚至开始考虑，如何将这些理论与我们现有的一些诊断辅助工具相结合，开发出更智能、更可靠的解决方案。这本书虽然篇幅不小，但里面的内容确实非常有启发性，它打开了我思路中一个非常重要的维度。

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我对《Advances in Technological Applications of Logical and Intelligent Systems》的感受，更像是一次对技术“底层逻辑”的深度探索。我本身是一名软件工程师，平时的工作主要集中在代码的实现和系统的构建。但一直以来，我总觉得自己在思考问题时，缺乏一个更普适、更强大的理论框架。这本书恰好满足了我的这种需求。我尤其被其中关于“形式化方法在软件验证中的应用”的内容所吸引。在软件开发过程中，如何确保软件的正确性和可靠性，始终是一个巨大的挑战。书中所介绍的形式化验证技术，通过严格的数学证明来验证软件的属性，让我觉得耳目一新。我意识到，在追求高效和快速迭代的同时，我们也不能忽视软件的内在质量。如果能够将这些形式化方法应用到关键的系统软件、安全软件的开发中，能够极大地降低潜在的风险和BUG。这不仅仅是提高开发效率的问题，更是关乎到系统的稳定性和用户安全。这本书让我重新审视了软件工程的本质，让我明白了逻辑和数学原理在构建可靠系统中的核心地位。它让我看到了，除了“实现功能”之外，我们还可以从更深层次的“正确性”和“安全性”去追求卓越。

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这本书《Advances in Technological Applications of Logical and Intelligent Systems》给我最大的感受是，它将那些看似抽象的哲学概念与现实世界的技术应用紧密地联系在了一起。我是一名文学评论家，平时的工作主要聚焦于文本分析和意义解读。当我翻阅这本书时，尤其是看到关于“人工智能在知识发现和推理中的应用”那部分，我开始思考，人类的逻辑思维和推理能力，是否也能被编码进机器？书中的一些案例，比如利用逻辑系统从海量文献中自动提取知识点，或者构建能够进行复杂论证的AI，都让我联想到文学研究中的一些挑战。例如，如何从浩瀚的文学作品中发现潜在的联系，如何构建一个能够理解文本深层含义的系统？这本书提供了一些技术上的可能性，让我看到了将人工智能应用于人文社科领域的曙光。我甚至开始想象，未来是否可以开发出一种“文学AI”，它能够阅读、理解并分析不同时代的文学作品，甚至能够协助创作出具有深度的文学作品。虽然这听起来有些遥远，但这本书让我相信，逻辑和智能系统的力量，其应用边界远比我们想象的要宽广得多。它拓展了我对“智能”和“逻辑”的理解，让我看到了技术与人文之间更深层次的交融。

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我对这本《Advances in Technological Applications of Logical and Intelligent Systems》的印象，更多的是它所带来的那种“哇塞”的感觉。我在一个初创公司工作，主要负责将一些前沿的AI技术落地到实际的产品中。有时候，我们团队会遇到一些技术瓶颈，感觉现有的方法不够用，需要寻找新的理论框架来突破。这本书的出现，就像是给了一个方向。我记得其中有一部分讲的是“可解释性AI在金融风险评估中的作用”。在金融领域，模型的透明度和可解释性至关重要，尤其是在涉及到巨额资金和用户隐私的时候。书里提到的基于逻辑推理的解释方法，让我看到了解决这个难题的可能性。传统的一些深度学习模型往往像一个“黑箱”，我们很难理解它做出某个决策的原因。而通过逻辑系统，我们可以构建出能够清晰表达推理过程的AI，这样不仅增强了用户对AI的信任，也方便了监管部门的审计。我设想，如果未来我们能够将这种可解释的AI应用到信贷审批、欺诈检测等领域，不仅能提高效率，还能大大降低合规风险。这本书确实让我对AI的未来应用有了更深层次的理解，不再仅仅是停留在“能用”的层面，而是开始思考“如何用得更好、更安全”。

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