Foundations of Computational Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Hassanien, Aboul Ella (EDT)/ Abraham, Ajith (EDT)/ Vasilakos, Athanasios V. (EDT)/ Pedrycz, Witold (

出品人:

页数:397

译者:

出版时间:

价格:996.00

装帧:

isbn号码:9783642010811

丛书系列:

图书标签:

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

《计算智能基础》是一本深入探讨计算智能（CI）核心概念、理论和应用的开创性著作。本书将计算智能视为一个有机且不断发展的研究领域，强调其在解决复杂、不确定和信息不完整问题上的强大能力。 本书内容概览： 本書的結構旨在為讀者提供一個堅實的基礎，從而理解和運用各種計算智能技術。內容涵蓋了以下幾個核心領域： 第一部分：计算智能的基石 引言与概述： 本章首先对计算智能进行定义，阐述其产生的背景、研究范畴以及与传统人工智能（AI）的区别与联系。我们将探讨计算智能如何应对现实世界中那些难以用精确数学模型描述的问题，并介绍其所包含的主要技术分支。 模糊逻辑与模糊系统： 这一部分深入剖析了模糊逻辑的数学基础，包括模糊集合、隶属函数、模糊规则和模糊推理。读者将学习如何构建和分析模糊系统，以及这些系统在控制、决策制定和模式识别等领域的应用。我们将通过具体的例子，展示模糊逻辑如何有效地处理含糊不清和主观性信息。 人工神经网络： 本章详细介绍了人工神经网络（ANNs）的结构、工作原理和学习算法。内容涵盖了单层感知器、多层感知器、反向传播算法、径向基函数网络（RBFNs）以及卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）等先进架构。读者将理解神经网络如何通过从数据中学习来执行复杂的映射和模式识别任务。 进化计算： 进化计算，特别是遗传算法（GAs），是本书的重要组成部分。本章将介绍进化计算的基本思想，包括种群、个体、适应度函数、选择、交叉和变异等操作。我们将探讨不同的遗传算法变种，以及它们在优化、搜索和机器学习中的应用。此外，本书还将触及粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）等其他流行的进化计算算法。 第二部分：计算智能的进阶理论与技术 混合计算智能系统： 许多现实世界的问题往往需要结合多种计算智能技术才能得到最优的解决方案。本章探讨了如何将模糊逻辑、神经网络和进化计算等技术融合，构建出协同工作的混合系统。我们将分析不同混合策略的优劣，以及它们如何克服单一技术的局限性。 机器学习与计算智能： 计算智能与机器学习（ML）之间有着紧密的联系。本章将阐述计算智能在机器学习中的作用，包括监督学习、无监督学习和强化学习。我们将重点关注神经网络和进化计算在分类、回归、聚类和特征选择等机器学习任务中的应用。 计算智能的理论基础： 为了更深入地理解计算智能技术的有效性，本章将探讨其背后的理论支撑。内容可能包括模糊集合的数学属性、神经网络的收敛性证明、进化算法的搜索理论以及计算能力的衡量等。 第三部分：计算智能的应用与实践 模式识别与计算机视觉： 本章展示了计算智能在模式识别领域的广泛应用，例如图像识别、语音识别和手写体识别。我们将探讨如何利用神经网络和进化计算来提取图像特征、进行目标检测和图像分割。 智能控制系统： 计算智能在设计和实现先进的智能控制系统方面发挥着至关重要的作用。本章将介绍如何使用模糊逻辑控制器、神经网络控制器和混合控制器来解决机器人控制、过程控制和自适应控制等问题。 数据挖掘与知识发现： 面对海量数据，计算智能技术成为从中提取有价值信息和知识的强大工具。本章将探讨如何运用模糊聚类、神经网络模型和进化算法来发现数据中的隐藏模式、关联规则和异常值。 其他应用领域： 除了上述主要应用外，本书还将简要介绍计算智能在其他领域的应用，例如： 金融建模与交易： 利用神经网络预测股票价格，利用模糊逻辑进行风险评估。 医疗诊断与生物信息学： 利用计算智能辅助疾病诊断，分析基因序列。 自然语言处理： 构建更智能的语言模型和翻译系统。 优化问题： 解决复杂的组合优化问题，如排程和路径规划。 本书的特色： 系统性强： 本书结构清晰，从基础概念到高级技术，再到实际应用，层层递进，为读者构建了一个完整的计算智能知识体系。 理论与实践结合： 在介绍理论知识的同时，本书还提供了大量的实际案例和应用场景，帮助读者将所学知识应用于解决实际问题。 面向广泛读者： 无论您是计算机科学、工程学、数学、统计学、信息科学或其他相关领域的学生、研究人员还是专业人士，本书都能为您提供宝贵的知识和指导。 强调创新与发展： 本书不仅关注计算智能的经典理论，还对该领域的前沿研究和未来发展趋势进行了展望，鼓励读者进行创新性的探索。 通过研读《计算智能基础》，读者将能够深刻理解计算智能的核心原理，掌握各种关键技术，并具备将这些技术应用于解决复杂现实世界问题的能力。本书是进入计算智能领域的理想起点，也是进一步深入研究该领域的必备参考。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆