自适应系统与机器智能 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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何海波 著，薛建儒 译

图书标签:

• 自适应系统
• 机器智能
• 人工智能
• 机器学习
• 优化算法
• 复杂系统
• 控制理论
• 智能计算
• 数据挖掘
• 模式识别

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111541141

版次：1

商品编码：11993736

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国外工业控制与智能制造丛书

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：192

内容简介

　　本书以如何使机器具有自适应于环境、类似人脑智能这一挑战性问题为中心，主要介绍了围绕这一问题的数据驱动与生物启发这两个主要研究方向的重要进展。本书主要内容可分为4个方面：（1）研究背景，介绍了自适应系统的类脑智能与传统计算的区别；（2）数据驱动方法，重点研究如何将海量数据转化为支撑决策过程的知识和信息这一问题，并介绍了增量学习、不平衡学习及集成学习等方法；（3）生物启发式方法，主要讲述生物信息处理的基本原理，以及如何开发具有学习、记忆、优化、预测等智能能力的计算框架；（4）机器智能的硬件实现。

目录

出版者的话
译者序
前言
致谢
第1章绪论
1.1机器智能研究
1.2两个层面：数据驱动方法和
生物启发式方法
1.3如何阅读本书
1.3.1机器智能的数据驱动方法
1.3.2机器智能的生物启发式
方法
1.4总结和延伸阅读
参考文献
第2章增量学习
2.1引言
2.2问题的提出
2.3 自适应增量学习框架
2.4映射函数设计
2.4.1基于欧氏距离的映射
函数
2.4.2基于回归学习模型的映射
函数
2.4.3基于在线评估系统的映射
函数
2.5实例研究
2.5.1视频流的增量学习
2.5.2垃圾邮件分类的增量学习
2.6总结
参考文献
第3章不平衡学习
3.1引言
3.2不平衡学习的本质
3.3不平衡数据学习方法
3.3.1不平衡数据学习的抽样法
3.3.2不平衡数据学习的代价
敏感方法
3.3.3基于核的不平衡数据
学习方法
3.3.4不平衡数据学习的主动
学习方法
3.3.5不平衡数据学习的其他
方法
3.4不平衡数据学习的评价指标
3.4.1单一评价指标
3.4.2受试者工作特性( ROC)
曲线
3.4.3查准率一查全率(PR)曲线
3.4.4代价曲线
3.4.5多类不平衡数据学习评价
指标
3.5机遇和挑战
3.6实例研究
3.6.1非线性规范化
3.6.2数据集分布
3.6.3仿真结果和讨论
3.7总结
参考文献
第4章集成学习
4.1引言
4.2假设多样性
4.2.1 Q统计量
第5章机器智能的自适应动态规划
第6章联想学习
第7章序列学习
第8章机器智能的硬件设计

前言/序言

　　目前理解类脑智能和研制有潜力再现自然智能的自适应系统仍是科学和工程领域尚未解决的最大挑战之一。随着人脑研究和现代技术不断取得新进展，科学家和工程师希望找到研制高度鲁棒、自适应、易扩展且可容错的通用类脑智能系统的正确途径。然而，要实现这一目标，还有很长的路要走。其中，最大的挑战是，如何理解智能的基本原理，开发有潜力捕获智能集成的复杂系统，最终使智力更接近真正智能。
　　本书的目的是促进理解和发展机器智能的自适应系统，并给出能够自适应地学习信息且随着时间积累知识、调节行为来实现目标的计算模型与体系架构。机器智能研究利用了许多学科的理论和概念，包括神经科学、人工智能、认知科学、计算理论、统计学、计算机科学、工程设计等。由于机器智能所固有的跨学科性质，所以这本书给出的大部分研究结果受不同领域的最新研究进展的启发。我希望本书的研究结果能够为理解机器智能的本质问题提供有用且重要的见解，并提供应用范围广泛的新技术和解决方案。
　　最近的研究结果证明，相比于传统的人工智能，类脑智能更加与众不同。比如，虽然如今的计算机可以解决非常复杂的数学问题，预测大规模的天气变化，甚至赢得世界象棋大赛，但是它们使用了与生物大脑有机体完全不同的信息处理方式。为此，这本书重点讨论机器智能的计算基础和方法论，目标是使自适应智能系统具备“计算思维”。所以，本书给出的研究结果可以自然地分为两类：数据驱动方法和生物启发式方法。
　　数据驱动方法的目标是理解如何设计自适应系统，使它能从大量的原始数据中自主学习信息和知识表达，以支持不确定和非结构化的环境中的决策过程；生物启发式方法的目标是理解在分布式分层神经网络内部信息处理的原则、关联、优化，以及预测。所有这些将来都会被用于实现通用类脑机器智能的基本功能和特性。在本书的最后一章，我对机器智能研究的硬件设计给出，如专用超大规模集成(VLSI)系统，以及可重构的现场可编程门阵列(FPGA)技术，这提供了如何用大规模、并行和可伸缩的硬件平台构建复杂且综合的智能系统的有用的建议。最后一章还简要地讨论了新兴技术（如忆阻器），因为这些技术可能为我们提供重要的新功能以模拟复杂的人类大脑神经结构。此外，为了突出机器智能研究的广泛应用，每章末尾都配有一个案例研究，以说明本书所提供的方法能有效应用于不同领域。这些例子为应用本书提到的方法提供了有用的建议。
　　本书分为4个主要部分，组织结构如下：
　　1．第一部分（第1章）简要介绍机器智能自适应系统，给出了研究意义以及传统计算机与类脑智能的主要区别，简要说明了本书的组织结构，并介绍本书的使用方法。
　　2．第二部分（第2～4章）介绍数据驱动的机器智能研究方法。重点是开发自适应学习方法，将大量的原始数据转换成知识和信息表达，从而支持不具确定性的决策过程。主要介绍增量学习、不平衡学习和集成学习。
　　3．第三部分（第5～7章）重点讨论生物启发式机器智能研究。其目标是理解神经信息处理的基本原则，并开发学习、记忆、优化和预测架构的计算来模仿特定水平的智能。主要介绍自适应动态规划(ADP)、联想学习和序列学习。
　　4．第四部分（第8章）简要讨论机器智能的硬件设计。其目标是提供设计硬件系统时要重点考虑的一些因素，例如：功耗、设计密度、内存需求和速度需求，目的是实现大规模、复杂的综合智能系统硬件。
　　本书面向机器智能领域学术界和工业界的研究人员，书中的学习原理、体系结构、算法和实例研究，不仅有望为机器智能研究领域带来新见解，而且提供了面向广泛应用的机器智能技术和解决方案。此外，书中讨论的所有问题都属于相关领域内具有重大挑战性的热门研究主题，这使得本书成为研究生激励自己向博士研究项目或大师级研究水平迈进的宝贵资源。最后，由于机器智能研究在不同的学科中不断地引起越来越多的关注，因此我也希望这本书能够提供有趣的观点和建议，以激发大学生和年轻研究者对这个激动人心且有价值的领域中的科学和技术问题产生浓厚的兴趣，他们的参与对这个健康且有前途的研究领域的长期发展至关重要。
　　何海波

《人工智能：驱动未来的智能引擎》 内容概述 本书深入探讨了人工智能（AI）作为一股变革性力量，如何重塑我们理解世界、解决问题以及构建未来的方式。从其基本概念和历史渊源，到当前前沿技术及其广泛应用，再到未来发展趋势和潜在挑战，《人工智能：驱动未来的智能引擎》旨在为读者构建一个全面而深刻的人工智能认知框架。本书并非一本技术手册，而是以通俗易懂的语言，结合丰富的案例和深刻的洞察，揭示人工智能的内在逻辑、发展脉络及其对社会、经济、伦理等各个层面的深远影响。 第一章：人工智能的黎明：概念、历史与哲学基石 本章追溯人工智能的起源，从早期哲学家对智能本质的思辨，到计算机科学的萌芽，再到“人工智能”概念的正式提出。我们将回顾人工智能发展历程中的关键里程碑，例如图灵测试的提出及其意义，早期符号主义的尝试，以及连接主义的兴起。同时，本章还将探讨人工智能领域长期存在的哲学争论，如强人工智能与弱人工智能的区别，意识的本质，以及机器是否能真正“思考”。通过梳理这些历史脉络和哲学思考，读者将对人工智能的本质及其发展初衷有一个清晰的认识。 第二章：人工智能的核心技术：驱动智能的算法引擎 本章将聚焦于当前人工智能领域最核心、最具影响力的技术。我们将从机器学习（Machine Learning）这一基石性技术讲起，详细介绍其基本原理、主要类型（监督学习、无监督学习、强化学习）以及常用的算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K-means聚类等）。随后，本书将深入探讨深度学习（Deep Learning）的革命性突破，重点介绍神经网络的结构（如多层感知机、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN），以及它们在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得的惊人成就。此外，本章还将触及自然语言处理（NLP）的关键技术，如词向量、语言模型、机器翻译、文本生成等，以及计算机视觉（Computer Vision）的最新进展，包括目标检测、图像分割、人脸识别等。目标是让读者理解这些技术是如何运作的，以及它们如何赋予机器“智能”。 第三章：人工智能的应用场景：智能浪潮席卷的各个领域 本章将展示人工智能如何在现实世界中落地生根，成为推动各行各业进步的关键力量。我们将通过大量生动具体的案例，展现人工智能在以下领域的广泛应用： 医疗健康： 从疾病诊断辅助（如通过医学影像识别肿瘤），药物研发加速，个性化治疗方案制定，到智能医疗机器人和远程医疗，人工智能正以前所未有的方式提升医疗效率和质量。 金融服务： 智能风控、量化交易、反欺诈识别、个性化投资建议、智能客服等，人工智能的应用正在重塑金融行业的服务模式和风险管理能力。 交通出行： 自动驾驶技术是人工智能在交通领域最引人注目的应用之一，此外，智能交通管理系统、优化物流配送路线、预测交通拥堵等也极大提升了交通效率和安全性。 工业制造： 智能工厂、预测性维护、机器人自动化生产、质量检测自动化、供应链优化等，人工智能正在推动制造业向智能化、柔性化方向发展。 教育领域： 个性化学习平台、智能辅导系统、自动阅卷、教育内容生成等，人工智能正为教育公平和效率的提升提供新的可能。 零售与电商： 商品推荐系统、智能客服、库存管理优化、消费者行为分析、虚拟试穿等，人工智能正在为用户提供更便捷、个性化的购物体验。 娱乐与媒体： 内容推荐算法、游戏AI、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）中的智能交互、智能内容创作（如AI绘画、AI音乐）等，人工智能正在丰富我们的娱乐生活。 第四章：人工智能的伦理与挑战：智能发展中的审慎思考 随着人工智能技术的飞速发展，其带来的伦理问题和社会挑战也日益凸显。本章将深入探讨这些关键议题，引导读者进行审慎思考： 隐私与数据安全： 人工智能系统通常需要大量数据进行训练，如何保护个人隐私、防止数据滥用成为亟待解决的问题。 偏见与歧视： 由于训练数据中的偏见，人工智能系统可能会延续甚至放大社会中的不公平现象，导致算法歧视。 就业与失业： 自动化和智能化进程可能导致部分传统岗位的消失，引发对未来就业市场的担忧。 责任与问责： 当人工智能系统出错或造成损害时，责任应如何界定？例如，自动驾驶汽车发生事故的责任主体是谁？ 安全与控制： 人工智能的潜在滥用（如自主武器）以及如何确保人工智能系统始终处于人类的控制之下，是关乎人类未来的重要议题。 透明度与可解释性： 许多深度学习模型被认为是“黑箱”，理解其决策过程具有挑战性，这在医疗、金融等关键领域尤为重要。 人工智能的道德观： 如何让人工智能系统遵循人类的道德规范，做出符合伦理的决策，是一个长期而复杂的课题。 第五章：人工智能的未来展望：走向通用人工智能与超智能 本章将聚焦于人工智能的未来发展方向，展望其可能带来的更深远变革。我们将探讨“通用人工智能”（Artificial General Intelligence, AGI）的概念，即能够理解、学习和应用知识于广泛任务的智能，以及“超智能”（Artificial Superintelligence, ASI）的可能性，即在几乎所有领域都远超人类最聪明头脑的智能。本书将分析实现AGI和ASI可能遇到的科学和工程障碍，以及它们一旦实现将对人类文明产生的颠覆性影响。此外，还将探讨人工智能与其他前沿技术（如量子计算、生物技术、脑科学）的融合趋势，以及它们可能共同创造的全新未来图景。最后，本章将以对人工智能未来发展的机遇与挑战的总结性思考作结，强调人类在塑造人工智能未来方向中的责任和作用。 本书特色 系统性与全面性： 本书涵盖了人工智能从概念到实践，从当下到未来的各个层面，为读者提供了一个系统、完整的认知框架。 通俗易懂的语言： 避免使用过多晦涩的技术术语，通过生动的比喻、丰富的案例，让非专业读者也能轻松理解复杂的人工智能概念。 深刻的洞察力： 在介绍技术的同时，更注重探讨人工智能背后的哲学思考、伦理困境和社会影响，引导读者进行深度反思。 前瞻性的视野： 关注人工智能的最新发展趋势，并对其未来发展做出富有洞见的预测。 强调人文关怀： 在探索技术潜力的同时，始终将人类的福祉和价值观置于核心位置。 目标读者 本书适合所有对人工智能感兴趣的读者，包括： 对人工智能技术感到好奇，希望了解其基本原理和应用前景的普通大众。 希望提升自身认知，理解未来科技发展趋势的学生和教育工作者。 希望将人工智能应用于自身行业，寻求创新和转型的商业人士和决策者。 关注人工智能发展对社会、伦理影响的研究者和政策制定者。 《人工智能：驱动未来的智能引擎》将带领您踏上一场探索智能奥秘的旅程，理解这股正在深刻改变世界的强大力量，并为迎接一个更加智能化的未来做好准备。

评分☆☆☆☆☆

《自适应系统与机器智能》这本书，与其说是一本技术指南，不如说是一次深刻的哲学对话。我被书中对“自适应”概念的精辟阐释所深深吸引。它不仅仅是软件或硬件层面的调整，更是一种内在的生命力，一种在不确定性中寻找确定性，在变化中实现最优化的能力。作者用生动的例子，将原本可能枯燥的理论变得鲜活起来。无论是自然界中生物的进化，还是复杂社会系统的运行，似乎都能在“自适应”的框架下找到合理的解释。而关于“机器智能”的探讨，更是让我耳目一新。它没有过度渲染人工智能的神秘，而是冷静地分析了其工作原理和发展趋势。我尤其对书中关于“涌现”的讨论印象深刻，它揭示了复杂系统如何从简单的规则中产生意想不到的智能行为。这不禁让我联想到人类自身的智能，是否也存在着类似的“涌现”机制？这本书让我开始跳出传统的思维定式，去思考智能的本质，以及未来人工智能可能带来的深远影响。它挑战了我对“智能”的固有认知，让我看到了一个更加开放和包容的未来图景。它不仅仅是提供知识，更重要的是激发思考，引导读者去探索未知，去拥抱变化。

评分☆☆☆☆☆

这本《自适应系统与机器智能》给我带来的震撼，远超我最初的预期。在阅读的过程中，我感觉自己仿佛置身于一个思维的实验室，作者以一种极其精妙的笔触，将抽象的理论具象化，让我能够清晰地感受到“自适应”这一概念在不同层面的应用。书中对于“系统”的定义，已经超越了传统的工程学范畴，触及到了生物学、社会学乃至经济学等多个领域。我尤其欣赏作者对于“学习”过程的解读，它不仅仅是数据的累积，更是一种对未知世界的探索和理解。当读到关于“机器智能”的部分时，我更是心潮澎湃。作者并没有回避人工智能发展中存在的争议和挑战，而是以一种更为客观和前瞻的视角，探讨了机器智能的可能性与局限。它不是一个冰冷的、纯粹的技术堆砌，而是充满了对智能本质的追问，以及对人类未来可能性的深刻思考。我常常在阅读中停下来，回味作者的每一句话，试图去理解那些隐藏在字里行间的深层含义。这本书就像一位睿智的长者，循循善诱地引导我走出认知的迷宫，看到一个更加广阔、更加充满机遇的未来。它所描绘的自适应系统和机器智能的融合，不仅仅是科技的进步，更是一种文明的演进，一种新的存在方式的诞生。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，就像是在一片未知的星空中探索，作者是我的向导，他用闪烁的星光（概念）和连接星辰的轨迹（理论）为我指明方向。我一直在思考“系统”的本质，而这本书给了我一个全新的视角——“自适应”。它不是被动地接受指令，而是主动地感知、学习和调整。这种“自适应”的能力，在书中被描绘得淋漓尽致，仿佛生命本身就蕴含着这种内在的驱动力。我尤其对书中关于“机器智能”的论述感到惊艳，它并没有将机器智能描绘成一个遥不可及的科幻概念，而是从基础原理出发，深入浅出地探讨了其可能性和挑战。作者在字里行间流露出的对未来的洞察力，让我不禁对我们即将进入的时代充满了好奇和期待。这本书让我看到了一个可能性：机器智能不再是简单的工具，而是能够与我们共同成长、共同进化的伙伴。它所描绘的场景，是如此的真实且充满智慧，让我忍不住想要深入其中，去了解更多关于这种“自适应”的智能形态。这本书无疑为我的思维打开了一扇新的大门，我迫不及待地想要继续探索其中的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我花了些时间来消化这本书中的内容，它带给我一种前所未有的震撼。作者对“自适应系统”的理解，已经超越了许多我曾经接触过的关于系统理论的论述。他并非仅仅关注系统的结构或功能，而是深入探讨了系统在动态环境中如何维持自身的稳定，同时又能够不断进化和优化。这种“自适应”的能力，被作者描绘得如此生动和真实，仿佛能够感受到一个系统在不断学习和成长的生命力。而书中对于“机器智能”的阐释，更是让我看到了未来科技发展的无限可能。它没有回避人工智能发展过程中遇到的瓶颈和争议，而是以一种更加理性、更加前瞻的视角，分析了机器智能的本质和发展趋势。我被书中关于“决策”和“学习”的深入探讨所吸引，它让我开始重新审视人工智能的“智慧”究竟意味着什么。这本书就像一座灯塔，照亮了通往未来智能世界的前进方向。它不仅提供了丰富的知识，更重要的是激发了我对智能、对系统、对未来的深刻思考。它让我相信，一个更加智能、更加灵活的未来，正在向我们走来。

评分☆☆☆☆☆

这本书我还没有来得及仔细阅读，只是粗略翻了几页，但从这寥寥几页中，我已经被作者的深邃洞察和广阔视野所折服。书的开篇就以一种极其引人入胜的方式，将我带入了一个关于“系统”的全新维度。我一直以为系统是僵化的、预设的，但这本书似乎在告诉我，真正的智慧，无论是自然界还是人工智能，都拥有一种内在的“适应性”和“学习能力”，这种能力使得系统能够在复杂多变的环境中不断演化和优化。书中反复强调的“自适应”概念，不再仅仅是一个技术术语，更像是一种哲学思考，它探讨了系统如何在这种动态平衡中保持稳定，又如何突破自身局限。我特别对其中关于“机器智能”的部分产生了浓厚的兴趣，作者并非简单地罗列算法或模型，而是深入浅出地剖析了机器智能的本质，以及它与人类智能之间可能存在的共性和差异。这让我开始重新审视我们与人工智能的关系，不再仅仅是工具的使用者，而是可能与其共同进化的伙伴。尽管我还没有深入到具体的技术细节，但这本书的理论框架已经在我脑海中勾勒出了一幅令人振奋的图景，它预示着一个更加智能、更加灵活的未来，一个系统能够主动感知、理解并响应世界。我期待着在接下来的阅读中，能够进一步挖掘书中蕴含的智慧，并将其应用到我自己的思考和实践中。

评分☆☆☆☆☆

这个书买来就是工作用。质量不错，开拓知识。价格再亲民一些更好。好的知识不嫌多。

评分☆☆☆☆☆

还可以

评分☆☆☆☆☆

这个书买来就是工作用。质量不错，开拓知识。价格再亲民一些更好。好的知识不嫌多。

评分☆☆☆☆☆

内容不错！

评分☆☆☆☆☆

这个书买来就是工作用。质量不错，开拓知识。价格再亲民一些更好。好的知识不嫌多。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

书很好，对学习有帮助，印刷精美

评分☆☆☆☆☆

这个书买来就是工作用。质量不错，开拓知识。价格再亲民一些更好。好的知识不嫌多。