Foundations of Computational Intelligence pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

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

出品人:

頁數:397

译者:

出版時間:

價格:996.00

裝幀:

isbn號碼:9783642010811

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算智能
• 人工智能
• 機器學習
• 深度學習
• 神經網絡
• 優化算法
• 模糊邏輯
• 進化計算
• 數據挖掘
• 模式識彆

《計算智能基礎》是一本深入探討計算智能（CI）核心概念、理論和應用的開創性著作。本書將計算智能視為一個有機且不斷發展的研究領域，強調其在解決復雜、不確定和信息不完整問題上的強大能力。 本書內容概覽： 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。內容涵蓋瞭以下幾個核心領域： 第一部分：計算智能的基石 引言與概述： 本章首先對計算智能進行定義，闡述其産生的背景、研究範疇以及與傳統人工智能（AI）的區彆與聯係。我們將探討計算智能如何應對現實世界中那些難以用精確數學模型描述的問題，並介紹其所包含的主要技術分支。 模糊邏輯與模糊係統： 這一部分深入剖析瞭模糊邏輯的數學基礎，包括模糊集閤、隸屬函數、模糊規則和模糊推理。讀者將學習如何構建和分析模糊係統，以及這些係統在控製、決策製定和模式識彆等領域的應用。我們將通過具體的例子，展示模糊邏輯如何有效地處理含糊不清和主觀性信息。 人工神經網絡： 本章詳細介紹瞭人工神經網絡（ANNs）的結構、工作原理和學習算法。內容涵蓋瞭單層感知器、多層感知器、反嚮傳播算法、徑嚮基函數網絡（RBFNs）以及捲積神經網絡（CNNs）和循環神經網絡（RNNs）等先進架構。讀者將理解神經網絡如何通過從數據中學習來執行復雜的映射和模式識彆任務。 進化計算： 進化計算，特彆是遺傳算法（GAs），是本書的重要組成部分。本章將介紹進化計算的基本思想，包括種群、個體、適應度函數、選擇、交叉和變異等操作。我們將探討不同的遺傳算法變種，以及它們在優化、搜索和機器學習中的應用。此外，本書還將觸及粒子群優化（PSO）和蟻群優化（ACO）等其他流行的進化計算算法。 第二部分：計算智能的進階理論與技術 混閤計算智能係統： 許多現實世界的問題往往需要結閤多種計算智能技術纔能得到最優的解決方案。本章探討瞭如何將模糊邏輯、神經網絡和進化計算等技術融閤，構建齣協同工作的混閤係統。我們將分析不同混閤策略的優劣，以及它們如何剋服單一技術的局限性。 機器學習與計算智能： 計算智能與機器學習（ML）之間有著緊密的聯係。本章將闡述計算智能在機器學習中的作用，包括監督學習、無監督學習和強化學習。我們將重點關注神經網絡和進化計算在分類、迴歸、聚類和特徵選擇等機器學習任務中的應用。 計算智能的理論基礎： 為瞭更深入地理解計算智能技術的有效性，本章將探討其背後的理論支撐。內容可能包括模糊集閤的數學屬性、神經網絡的收斂性證明、進化算法的搜索理論以及計算能力的衡量等。 第三部分：計算智能的應用與實踐 模式識彆與計算機視覺： 本章展示瞭計算智能在模式識彆領域的廣泛應用，例如圖像識彆、語音識彆和手寫體識彆。我們將探討如何利用神經網絡和進化計算來提取圖像特徵、進行目標檢測和圖像分割。 智能控製係統： 計算智能在設計和實現先進的智能控製係統方麵發揮著至關重要的作用。本章將介紹如何使用模糊邏輯控製器、神經網絡控製器和混閤控製器來解決機器人控製、過程控製和自適應控製等問題。 數據挖掘與知識發現： 麵對海量數據，計算智能技術成為從中提取有價值信息和知識的強大工具。本章將探討如何運用模糊聚類、神經網絡模型和進化算法來發現數據中的隱藏模式、關聯規則和異常值。 其他應用領域： 除瞭上述主要應用外，本書還將簡要介紹計算智能在其他領域的應用，例如： 金融建模與交易： 利用神經網絡預測股票價格，利用模糊邏輯進行風險評估。 醫療診斷與生物信息學： 利用計算智能輔助疾病診斷，分析基因序列。 自然語言處理： 構建更智能的語言模型和翻譯係統。 優化問題： 解決復雜的組閤優化問題，如排程和路徑規劃。 本書的特色： 係統性強： 本書結構清晰，從基礎概念到高級技術，再到實際應用，層層遞進，為讀者構建瞭一個完整的計算智能知識體係。 理論與實踐結閤： 在介紹理論知識的同時，本書還提供瞭大量的實際案例和應用場景，幫助讀者將所學知識應用於解決實際問題。 麵嚮廣泛讀者： 無論您是計算機科學、工程學、數學、統計學、信息科學或其他相關領域的學生、研究人員還是專業人士，本書都能為您提供寶貴的知識和指導。 強調創新與發展： 本書不僅關注計算智能的經典理論，還對該領域的前沿研究和未來發展趨勢進行瞭展望，鼓勵讀者進行創新性的探索。 通過研讀《計算智能基礎》，讀者將能夠深刻理解計算智能的核心原理，掌握各種關鍵技術，並具備將這些技術應用於解決復雜現實世界問題的能力。本書是進入計算智能領域的理想起點，也是進一步深入研究該領域的必備參考。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆