具体描述
《计算智能技术及其工程应用》在论述了计算智能技术中的神经网络、模糊系统、粒子群算法和支持向量机等问题的基础上，提出了适合机械加工、机械零部件可靠性设计、桥梁损伤识别等工程领域的仿真、优化和识别的计算智能算法。
全书内容新颖，覆盖面比较广泛，体现了国内外在计算智能技术研究的最新进展。
《计算智能技术及其工程应用》可供从事计算智能的科技人员、工程技术人员参考。
《计算智能技术及其工程应用》图书简介 书籍定位与主题概述 本书是一部深入探讨计算智能领域核心技术、理论基础及其在现代工程实践中广泛应用的专业著作。全书紧密围绕“计算智能”这一前沿交叉学科展开，旨在为读者构建一个全面、系统且具有实践指导意义的知识体系。计算智能，作为人工智能的重要分支，借鉴了自然界中生物、群体乃至物理系统的复杂适应性、学习和进化机制，是解决传统优化问题、模式识别、复杂系统控制等工程难题的强大工具。 本书不仅涵盖了计算智能的经典理论，如人工神经网络（ANN）、模糊逻辑（FL）以及进化计算（EC）的精髓，更重点关注了近年来迅速发展的新兴交叉领域，例如深度学习（Deep Learning）的特定应用范式、群体智能算法（Swarm Intelligence）在分布式优化中的效能，以及混合智能系统的集成构建方法。我们力求在理论深度与工程实用性之间找到最佳平衡点，确保所介绍的技术不仅具有前瞻性，而且能够被工程技术人员和研究人员有效采纳和部署。 内容结构与核心章节详解 全书结构设计遵循由基础理论到高级应用，再到工程实现的逻辑递进顺序，共分为若干核心部分： 第一部分：计算智能基础理论 本部分为全书的理论基石，详细阐述了构建现代计算智能系统的基本数学和逻辑框架。 1. 智能系统的演进与计算智能的内涵： 追溯人工智能的发展历程，明确计算智能（CI）与符号人工智能（Symbolic AI）的区别与联系。重点剖析CI系统模仿自然过程的内在驱动力——适应性、鲁棒性与自组织性。 2. 人工神经网络（ANN）的原理与模型： 深入讲解神经元模型、激活函数及其数学表达。详细介绍多层感知机（MLP）、径向基函数网络（RBFN）的结构与训练算法（如反向传播算法的改进）。特别辟出章节讨论深度前馈网络（DFN）的基本构建模块与层次化特征提取思想。 3. 模糊逻辑与不确定性处理： 阐述经典模糊集合理论、模糊逻辑推理系统（Fuzzy Inference System, FIS）的构成要素（模糊化、模糊推理、解模糊化）。探讨模糊集在处理工程中常见的“含糊”和不精确信息方面的独特优势。 4. 进化计算（Evolutionary Computation）的机制： 聚焦于遗传算法（GA）的核心操作——选择、交叉、变异的数学定义与参数敏感性分析。介绍进化策略（ES）和微分进化（DE）等主流变体，强调其在全局搜索空间探索中的能力。 第二部分：先进算法与混合智能系统 本部分聚焦于计算智能的创新和集成应用，这是本书区别于传统教材的关键特色。 5. 群体智能（Swarm Intelligence, SI）算法精选： 细致解析粒子群优化（PSO）算法的收敛性分析与参数调整策略。同时，深入讲解基于蜂群觅食行为的蚁群优化（ACO）算法在路径规划问题上的应用机制。讨论这些算法在处理高维、非线性、多模态优化问题时的表现。 6. 深度学习的计算智能视角： 讨论卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结构设计如何体现了计算智能中特征学习的层次化思想。重点讲解反向传播在深层结构中的稳定化技术（如批归一化、残差连接）。 7. 混合智能系统（Hybrid Intelligent Systems）： 探讨将不同智能范式优势互补的必要性。详细介绍神经模糊系统（Neuro-Fuzzy Systems, ANFIS）的构建过程及其在动态系统建模中的应用，以及如何利用进化算法优化神经网络的拓扑结构和权重初始化。 第三部分：工程应用与实践案例 本部分是全书的实践核心，通过具体的工程案例展示计算智能技术的落地能力。 8. 优化设计与调度： 结合实际工程约束，展示如何利用进化算法和群体智能技术求解复杂的组合优化问题，例如柔性作业车间调度（FJSP）、结构拓扑优化等。提供详细的算法参数配置与收敛性能评估标准。 9. 复杂系统建模与预测： 讨论神经网络和模糊系统在时间序列预测中的应用，如电力负荷预测、金融市场趋势分析等。重点分析如何处理数据中的噪声和缺失值，以及模型的泛化能力评估方法。 10. 过程控制与故障诊断： 阐述基于模糊逻辑的专家系统在PID控制器增益自整定中的作用。介绍利用深度学习方法进行设备状态监测和早期故障预警的流程，包括特征工程和异常检测技术。 11. 机器人与自动化中的智能决策： 探讨群体智能算法在多机器人协同、路径搜索与避障中的应用，特别是如何利用强化学习（作为计算智能的延伸）实现机器人的自主决策。 技术特色与目标读者 本书最大的特色在于其理论的深度挖掘与工程实现的紧密结合。我们不仅提供了算法的数学推导，更强调了在实际工程环境中，如何根据具体问题选择合适的智能范式、如何有效进行参数调优、如何评估模型的鲁棒性和可解释性。书中穿插了大量来自能源、制造、交通、信息处理等领域的真实或模拟案例，这些案例均配有详细的步骤分析和结果讨论。 本书的目标读者群体广泛，包括但不限于： 高等院校本科生及研究生： 尤其适合计算机科学、自动化、电子信息工程、机械工程等专业的学生作为高级选修课或研究生的核心教材。 工程技术人员与研发工程师： 寻求将计算智能技术集成到现有产品或工业控制系统中的专业人士。 科研工作者： 对计算智能的前沿理论和交叉应用感兴趣的研究人员。 通过系统学习本书内容，读者将能够熟练掌握计算智能的核心方法论，具备独立设计、实现和部署智能系统的能力，从而在面对日益复杂的工程挑战时，能够有效利用这些强大的自适应和学习工具。
作者简介
目录信息
前言第1章 绪论 1.1 计算智能技术的发展概况 1.2 计算智能技术在机械加工领域的应用状况 1.3 计算智能在可靠性优化设计中的应用状况 1.4 计算智能在结构损伤识别中的应用状况 参考文献第2章 相关的计算智能基本理论 2.1 人工神经网络 2.2 小波神经网络 2.3 神经网络集成 2.4 模糊数学 2.5 粒子群算法 2.6 支持向量机 参考文献第一部分 基于计算智能技术的叠层材料变参数振动钻削实验研究第3章 小波神经网络结构与改进算法 3.1 引言 3.2 小波神经网络的结构 3.3 样本的组织及网络结构设计 3.4 基于灰色关联分析的输入参数选取 3.5 小波神经网络模型的学习策略 3.6 基于局部学习的小波神经网络共轭梯度算法 3.7 改进算法（LCG）性能分析 参考文献第4章 基于小波神经网络的变参数振动钻削实验研究 4.1 变参数振动钻削实验 4.2 基于小波神经网络的振动钻削过程仿真 4.3 参数优化 4.4 基于小波神经网络的振动钻削质量预报及分析 参考文献第二部分 基于计算智能技术的结构可靠性优化设计研究第5章 结构可靠性优化设计基本理论及其发展现状 5.1 可靠性分析的基本理论 5.2 机械零部件的可靠性优化设计模型 5.3 可靠性优化设计研究的发展现状 5.4 稳健设计研究的现状与进展 参考文献第6章 基于小波神经网络的可靠性优化设计 6.1 引言 6.2 可靠性分析的随机摄动法及Edgeworth级数方法 6.3 基于局部学习策略的小波神经网络在结构可靠性优化设计仿真的性能比较 6.4 小波神经网络的逆映射 6.5 引入惩罚函数的粒子群算法 6.6 结构系统的可靠性优化设计方法 6.7 数值算例 6.8 小结 参考文献第7章 基于模糊粒子群算法的可靠性稳健优化设计 7.1 引言 7.2 可靠性稳健优化设计模型 7.3 基于模糊的多目标粒子群算法 7.4 基于模糊粒子群算法的汽车半轴的可靠性稳健优化设计 7.5 基于模糊粒子群算法的前轴的可靠性稳健优化设计 7.6 基于模糊粒子群算法的后桥的可靠性稳健优化设计 7.7 基于模糊粒子群算法的拉杆的可靠性稳健设计 7.8 小结 参考文献第8章 基于灰色粒子群算法的可靠性稳健优化设计 8.1 引言 8.2 灰色粒子群算法优化策略 8.3 基于灰色粒子群算法的扭杆的可靠性稳健优化设计 8.4 基于灰色粒子群算法的螺旋弹簧的可靠性稳健优化设计 8.5 基于灰色粒子群算法的钢板弹簧的可靠性稳健设计 8.6 基于灰色粒子群算法的前轴的可靠性稳健优化设计 8.7 基于灰色粒子群算法的后桥的可靠性稳健优化设计 8.8 小结 参考文献第三部分 基于计算智能技术的桥梁结构损伤识别研究第9章 结构损伤识别方法及其发展状况 9.1 引言 9.2 基于动力特性的结构损伤识别方法 9.3 基于模型修正的损伤识别方法 9.4 损伤结构动力的有限元模型 9.5 桥梁结构损伤识别研究的现状与发展 参考文献第10章 基于粒子群算法的桥梁结构可靠性稳健优化设计与损伤识别研究 10.1 引言 10.2 多目标优化问题 10.3 基于灰色粒子群算法的钢筋混凝土简支梁的可靠性稳健优化设计 10.4 基于粒子群算法和残余力向量的结构损伤识别 10.5 小结 参考文献第11章 基于支持向量机和粒子群算法的桥梁结构损伤识别研究 11.1 引言 11.2 基于支持向量机和粒子群算法的结构损伤识别方法 11.3 简支梁桥的损伤识别 11.4 小结 参考文献第12章 基于神经网络的桥梁结构损伤识别 12.1 引言 12.2 基于小波神经网络的桥梁结构损伤识别 12.3 基于灰色聚类神经网络集成的损伤识别方法 12.4 小结 参考文献
· · · · · · (收起)
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有