软计算及其应用

页数:189

出版时间:2009-2

价格:35.00元

isbn号码:9787030234278

具体描述

软计算方法是国际上最新发展起来的数学优化方法，它在国民经济的各个领域都有广泛的应用。《软计算及其应用》较系统地介绍了软计算及其应用方法，包括模拟退火算法、人工神经网络计算方法、遗传算法、支持向量机和模糊计算等。书中从结构上对软计算方法进行了统一地描述，并注重叙述各内容之间的相互融合，特别注意讲述这些软计算方法的实际应用，并给出了其应用实例。

《软计算及其应用》取材新颖，反映了当前国际先进的软计算技术，并兼顾课堂教学、自学的特点。叙述深入浅出，易读易懂，可作为高等院校相关专业的研究生、本科生的教材和参考书，也可供有关学科的教师及工程技术人员参考。

用户评价

总而言之，这本书为我打开了一扇通往软计算世界的大门。它不仅提供了扎实的理论基础，丰富的应用案例，更重要的是，它培养了我独立思考和解决问题的能力。我曾尝试过许多技术书籍，但很少有哪一本能像它一样，让我感到如此充实和受益匪浅。它激发了我对人工智能领域更深层次探索的兴趣，并为我未来的学习和研究指明了方向。我强烈推荐这本书给所有对人工智能、机器学习以及复杂系统建模感兴趣的朋友们。无论是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获得宝贵的知识和启发。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一种思维方式的启迪，一种探索未知世界的工具。我坚信，它将是我未来学术和职业生涯中不可多得的宝贵财富。

我尤其欣赏作者在书中对不同软计算方法的比较和融合。书中不仅仅是孤立地介绍各种软计算技术，而是花了相当大的篇幅来探讨它们之间的联系以及如何将它们结合起来，以解决更复杂的问题。例如，作者讨论了如何将神经网络与模糊逻辑结合形成模糊神经网络，以及如何利用遗传算法来优化神经网络的结构和参数。我一直认为，在人工智能领域，往往不是单一技术能够解决所有问题，而是不同技术的巧妙结合才能发挥出最大的效能。这本书正好印证了我的想法。它为我提供了一个广阔的视野，让我认识到软计算的强大之处在于其模块化和可组合性。通过将模糊逻辑的推理能力、神经网络的学习能力以及进化算法的优化能力进行整合，可以构建出更加鲁棒、高效的智能系统。这种“软硬兼施”的理念，对于我目前所从事的研究项目非常有启发性，让我看到了解决现有瓶颈的新途径。

这本书的结构组织得非常合理，层次分明，循序渐进。作者从最基础的模糊逻辑入手，逐步深入到更复杂的神经网络和进化计算。每个章节之间都有很好的过渡，不会让人感到突兀。即使是对于某些我之前不太了解的概念，作者也能够通过清晰的讲解和恰当的比喻，让我很快地掌握其核心要义。我尤其喜欢书中在引入新的算法或模型时，都会先回顾前面学过的相关知识，这有助于我建立起一个完整的知识体系，而不是零散的知识点。这种结构设计，极大地降低了学习的门槛，让即使是初学者也能感受到学习的乐趣和成就感。我通常会将书中的章节作为学习的路线图，按照这个顺序进行深入研究，并且在学习的过程中，经常会回顾前面章节的内容，以加深理解。

这本书的封面设计就足够吸引人，那是一种沉静而深邃的蓝色，点缀着抽象的、仿佛神经网络般的白色线条，初见便让人感受到一种复杂而有序的美感。我本来对“软计算”这个概念并不熟悉，甚至觉得它带着一丝玄乎，但封面传递出的那种智慧与前沿感，驱使我毫不犹豫地翻开了第一页。刚开始阅读时，我被书中严谨的数学推导和清晰的逻辑架构所震撼，这完全打破了我对于“软”这个字的联想。我原以为软计算会是那种比较宽泛、概念性的探讨，但这本书从基础的模糊逻辑、神经网络到更深层次的进化计算，都进行了系统而深入的剖析。作者在讲解过程中，并没有回避那些令人望而生畏的数学公式，而是以一种循序渐进的方式，将它们背后的原理和意义娓娓道来。我尤其喜欢作者在引入每个概念时，都会先讲述其产生的背景和解决的问题，这使得学习过程更加有针对性，也更容易理解其价值所在。例如，在讨论模糊逻辑时，作者通过生活中的大量实例，比如“房间温度适中”、“路程有点远”等模糊语言，清晰地展示了人类的判断和决策如何脱离二元对立的精确范畴，以及模糊逻辑如何有效地模拟这种非精确性。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我在学习过程中获得了极大的满足感。

作为一名在技术领域摸索多年的从业者，我深知理论知识的扎实固然重要，但如何将其有效地转化为解决问题的能力，则更为关键。这本书在这方面做得非常出色。作者不仅详细介绍了各种软计算方法的原理和数学基础，更重要的是，它提供了大量的伪代码和算法流程图，甚至还提及了一些常用的开源工具和库。这使得我能够将书中的知识更直接地应用于实践。例如，在学习遗传算法的部分，书中提供的伪代码清晰明了，让我可以很容易地将其移植到我熟悉的编程语言中，并进行调试和实验。我曾尝试过根据书中的描述，实现一个简单的遗传算法来解决一个小型优化问题，整个过程比我预期的要顺畅得多。这种理论与实践紧密结合的教学方式，不仅巩固了我对知识的理解，更重要的是，它赋予了我独立解决问题的能力，让我能够自信地去探索和应用这些强大的技术。

当我深入到神经网络的部分时，我简直如同进入了一个全新的世界。这本书对各种经典神经网络模型，如感知机、多层感知机、径向基函数网络等，进行了详尽的介绍。作者不仅解释了它们的结构和工作原理，还花了大量篇幅讲解了反向传播算法等训练方法。我曾尝试过一些机器学习的入门书籍，但对于神经网络的训练过程总觉得有些晦涩难懂，总感觉理论和实际操作之间存在一道难以逾越的鸿沟。然而，这本书通过大量的图示和细致的算法解析，彻底打消了我的疑虑。特别是作者在讲解误差反向传播时，不仅给出了数学推导，还用了一个形象的比喻，将网络中的权重更新过程类比为在山坡上寻找最低点，需要根据梯度信息一步步调整方向。这个比喻瞬间点亮了我对反向传播的理解，让我能够更直观地把握其核心思想。此外，书中对各种激活函数的选择和作用也进行了深入的探讨，比如Sigmoid函数、ReLU函数等，以及它们在不同网络结构中的适用性。我开始意识到，一个看似简单的神经网络，背后却蕴含着如此精妙的设计和严密的数学基础，这让我对人工智能的底层逻辑有了更深刻的认识。

阅读这本书的过程，就像是在进行一场深度思考的旅程。作者在讲解每一个概念时，不仅仅是给出定义和公式，更会引导读者去思考“为什么”和“怎么样”。例如，在介绍人工神经网络的“非线性”特性时，作者深入探讨了为什么非线性是构建复杂模型的关键，以及不同的非线性激活函数如何影响网络的表达能力。这种追根溯源的思考方式，让我不仅仅是死记硬背，而是真正理解了这些技术背后的设计哲学和数学原理。我发现，书中有很多地方会让我停下来，反思自己过去的一些认知，并从中获得新的启发。它不仅仅是一本关于软计算的书，更像是一本关于如何进行系统性思考和解决复杂问题的指南。我常常在阅读过程中，将书中的理念与我平时遇到的各种问题联系起来，从中寻找解决问题的灵感和方法。

书中对于软计算在实际应用中的案例分析，可以说是整本书中最让我感到兴奋的部分。我之前阅读的一些技术书籍，往往停留在理论层面，虽然原理讲得很清楚，但总觉得脱离了实际应用场景，难以感受到技术的真正价值。而这本书则收录了大量来自不同领域的实际应用案例，涵盖了模式识别、信号处理、机器人控制、专家系统、金融预测等等。我特别关注了书中关于智能交通控制的案例，它描述了如何利用模糊逻辑和神经网络来优化交通信号灯的配等，以减少车辆拥堵。当我读到这些具体的解决方案，看到那些枯燥的算法是如何解决现实世界中的复杂问题的，我内心感到一股强烈的共鸣。仿佛那些抽象的数学公式和模型，突然有了鲜活的生命。我开始思考，这些软计算技术是否也能应用到我所在领域的某个具体问题上，为解决实际挑战提供新的思路和方法。

这本书的语言风格非常严谨且富有洞察力。作者在描述复杂的概念时，总是能够用最精炼的语言抓住其本质，避免了不必要的冗余。但同时，它又不会显得枯燥乏味，而是充满了一种理性而充满魅力的科学探索精神。我能感受到作者在写作过程中，倾注了大量的心血，力求将最前沿的知识以最清晰、最易懂的方式呈现给读者。书中的一些论述，比如关于人工智能的伦理问题，以及软计算的未来发展方向，都让我产生了深刻的思考。这些内容不仅仅是技术层面的讨论，更包含了对人工智能社会影响的深层关怀。这种兼具深度和广度的论述，让这本书的价值远超一本纯粹的技术手册，它更像是一位智者在与你进行一场关于未来的对话，启迪你的思维，拓展你的视野。

这本书在进化计算领域的阐述也让我受益匪浅。遗传算法、遗传编程、粒子群优化等算法，在解决复杂优化问题方面展现出了惊人的潜力。作者没有停留在理论层面，而是通过一些经典的优化问题，例如旅行商问题、函数优化问题等，展示了这些算法是如何工作的。我曾对手工设计复杂的优化算法感到头疼，总觉得它们需要大量的先验知识和试错。而进化计算的出现，则提供了一种全新的思路——模仿自然界的进化机制来寻找最优解。书中关于遗传算法的讲解，从染色体表示、选择、交叉、变异等操作，都描述得非常清晰。让我印象深刻的是，作者在解释遗传算法的“适应度函数”时，强调了它作为评价个体优劣的标准，直接决定了算法的搜索方向。这让我联想到现实生活中，那些能够适应环境、不断进化的生物，它们也正是因为具备了更高的“适应度”才能生存繁衍。这种跨学科的类比，不仅增加了学习的趣味性，也让我对进化计算的本质有了更深刻的理解，认识到它不仅仅是一种计算工具，更是一种对自然智慧的模仿和升华。

软计算方法的初步了解，最好可以边看书边听课，对于我这种没基础的看起来收获不大，但是可以备用。

软计算方法的初步了解，最好可以边看书边听课，对于我这种没基础的看起来收获不大，但是可以备用。

软计算方法的初步了解，最好可以边看书边听课，对于我这种没基础的看起来收获不大，但是可以备用。

软计算方法的初步了解，最好可以边看书边听课，对于我这种没基础的看起来收获不大，但是可以备用。

软计算方法的初步了解，最好可以边看书边听课，对于我这种没基础的看起来收获不大，但是可以备用。