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邓方安，周涛，俆扬 著

图书标签:

• 软计算
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• 优化算法
• 机器学习
• 模糊逻辑
• 神经网络
• 遗传算法
• 数据挖掘
• 智能系统
• 计算方法

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030212740

商品编码：29692304707

包装：平装

出版时间：2008-03-01

基本信息

书名:软计算方法理论及应用

定价：32.00元

售价：21.8元,便宜10.2元,折扣68

作者:邓方安,周涛,俆扬

出版社：科学出版社

出版日期：2008-03-01

ISBN：9787030212740

字数：

页码：194

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.300kg

编辑推荐

本书共分四篇，篇主要介绍模糊数学，包括模糊集合、模糊关系、模糊综合评判和不确定性推理；第二篇主要介绍粗糙集，包括粗糙集的基础知识，粗糙集与数学形态学和基于粗糙集的知识发现；第三篇主要介绍神经网络，包括人工神经网络概述、人工神经网络的基本模型、Hopfield网以及作者自己提出的时态粗糙神经网络；第四篇中主要介绍遗传算法；包括遗传算法基本概述、遗传算法的基本问题、遗传算法的基本理论以及利用作者改进的遗传算法求解TSP问题。

内容提要

本书系统地介绍了现代软计算方法的基本内容，力图概括国内外的新研究成果，主要内容有模糊数学、粗糙集理论、神经网络和遗传算法的基本概念与计算方法。
　　本书可作为计算机科学、应用数学、信息科学和管理工程等专业的高年级学生及研究生的教材或教学参考书，也可供对现代软计算理论与方法有兴趣的读者参考。

目录

作者介绍

徐扬，1956年生于河南。博士，教授。博士生导师，国家有突出贡献的中青年专家。主要研究方向：逻辑代数、代数逻辑、不确定性推理和自动推理。先后承担科技项目30余项，在国内外杂志和学术会议上独立或合作发表学术论文500余篇。在国内外合作出版著作8部。先后培养博士后9人、博士生46人、硕士生24人。

文摘

章　模糊集合
　　1965年，美国加利福尼亚州立大学的计算机与控制论专家扎德教授提出了模糊集概念，创立了研究模糊性或不确定性问题的理论方法，迄今已成为一个较为完善的数学分支。模糊数学是现代数学中的一个新理论。它是研究和处理自然界与信息技术中广泛存在的模糊现象的数学，它为信息科学的发展提供了强有力的数学工具。近50年来，模糊数学的理论和应用都取得了飞速的发展，已在人工智能、信息处理、模式识别、自动控制、机器人、预测与决策技术、社会学、经济学、心理学、管理学、教育学、运筹学等众多领域得到了广泛的应用。
　　1.1模糊性与随机性
　　扎德在20世纪50年代从事工程控制论的研究，在非线形滤波器的设计方面取得了一系列重要成果，已被该领域广泛引用。20世纪60年代初期，扎德转而研究多目标决策问题，提出了非劣解等重要概念。长期以来，围绕决策、控制及其有关的一系列重要问题的研究，从应用传统数学方法和现代电子计算机解决这类问题的成败得失中，使扎德逐步意识到传统数学方法的局限性。他指出；“在人类知识领域里，非模糊概念起主要作用的只是古典数学”，“如果深入研究人类的认识过程，我们将发现人类能运用模糊概念是一个巨大的财富而不是包袱。这一点，是理解人类智能和机器智能之间深奥区别的关键。”的概念可以用通常的集合来描述。模糊概念应该用相应的模糊集合来描述。扎德抓住这一点，首先在模糊集的定量描述上取得突破，奠定了模糊性理论及其应用的基础。这一理论在某种程度上弥补了经典数学与统计数学的不足，迅速得到广泛的重视。

序言

前言
篇模糊数学及其应用
章模糊集合
1.1 模糊性与随机性
1.1.1 模糊概念
1.1.2 模糊性与随机性

1.2 模糊集及其运算
1.2.1 模糊子集定义
1.2.2 模糊子集的表示
1.2.3 模糊子集间的运算

1.3 模糊集的截集及几个重要的凸模糊子集
1.3.1 -截集
1.3.2 几种重要的模糊子集
1.4 分解定理与扩张原理

1.5 模糊数及其运算
1.5.1 常用的模糊数
1.5.2 模糊数的算术运算

1.6 建立隶属函数的方法
1.6.1 模糊统计法
1.6.2 构造隶属函数方法
1.6.3 二元对比排序

第二章模糊关系
2.1 模糊向量
2.2 模糊关系
2.2.1 模糊关系
2.2.2 模糊关系的运算性质
2.2.3 模糊矩阵的截矩阵
2.2.4 模糊关系的转置
2.2.5 模糊关系的合成

2.3 模糊等价关系
2.3.1 模糊等价关系
2.3.2 模糊等价关系与聚类图
2.3.3 传递闭包

2.4 模糊合成规则
2.4.1 合成推理规则
2.4.2 模糊蕴涵算子与模糊关系合成算子
2.4.3 模糊条件推理的原则
2.4.4 模糊三段论
2.4.5 模糊推理方法的比较

第三章模糊综合评判
3.1 距离度量法
3.1.1 海明距离
3.1.2 加权海明距离
3.1.3 欧氏距离
3.1.4 闵科夫斯基距离
3.2 贴近度内外积法

3.3 模糊综合评判
3.3.1 模糊综合评判模型
3.3.2 实例

第四章不确定性推理方法简介
4.1 概率推理
4.1.1 Bayes公式及主观Bayes方法
4.1.2 证据的不确定性描述
4.1.3 基于主观Bayes方法的不确定性推理
4.1.4 结论不确定性的合成算法
4.2 贝叶斯网络

4.3 模糊逻辑推理与可能性理论
4.3.1 模糊逻辑推理
4.3.2 模糊推理
4.3.3 可能性理论
参考文献

第二篇 粗糙集及其应用
第五章 粗糙集的基本理论
5.1 粗糙集理论的发展概况
5.1.1 粗糙集概念提出的背景
5.1.2 粗糙集理论及应用的研究现状
5.1.3 粗糙集与其他软计算方法相结合的应用前景广阔

5.2 粗糙集理论的基本概念
5.2.1 信息集
5.2.2 粗糙集
5.2.3 属性约简和属性值约简
5.2.4 属性依赖
5.2.5 属性约简
5.2.6 属性值约简

5.3 知识的概念
5.3.1 知识的分类精度
5.3.2 知识约简、核及知识的依赖性
5.3.3 相对约简与相对核

5.4 知识的表达系统
5.4.1 决策表
5.4.2 决策规则
5.4.3 决策表的约简
5.4.4 相对于等价类的属性重要性
5.4.5 极小规则和极大规则
5.4.6 连续属性离散化

5.5 基于粗糙集的故障诊断方法
5.5.1 基于粗糙集的系统故障诊断基本原理
5.5.2 基于粗糙集电力变压器故障诊断

第六章 粗糙集与数学形态学
6.1 形态学运算
6.1.1 基本概念
6.1.2 基本运算
6.2 基本数学形态学的灰度图像处理

第七章 基于粗糙集的知识发现过程研究
7.1 广义分布式表和粗糙集系统t
7.1.1 规则的强度
7.1.2 优规则集的搜索算法
7.2 启发式粗糙集方法
参考文献

第三篇 人工神经网络
第八章 概述
8.1 人工神经网络的定义
8.2 人脑处理信息的机制
8.3 ANN的发展历史
8.4 人工神经网络的研究与应用
8.5 人工神经网络的信息处理能力
8.5.1 神经网络信息存贮能力
8.5.2 神经网络的计算能力
8.6 人工神经网络理论研究重大成果

第九章 人工神经网络基本模型
9.1 M－P模型
9.1.1 M－P模型
9.1.2 常用的激励函数
9.1.3 ANN的分类
9.1.4 ANN的学习方式

9.2 感知器模型
9.2.1 简单感知器
9.2.2 单层感知机

9.3 多层前向神经网络
9.3.1 多层前向神经网络
9.3.2 多层前向神经网络的BP算法

第十章 Hopfield网
10.1 Hopfield网的分类
10.1.1 离散型Hopfield网络
10.1.2 连续Hopfield网络

10.2 Hopfield网的工作方式
10.2.1 串行(异步)方式
10.2.2 并行(同步)方式
10.3 Hopfield网的稳定性
第十一章 时态粗糙神经网络
参考文献

第四篇 遗传算法
第十二章 遗传算法概论
第十三章 遗传算法基本问题
第十四章 遗传算法基本理论
第十五章 利用改进遗传算法求解TSP问题
参考文献
附录 基于改进遗传算法求解TSP问题源程序

软计算方法理论及应用：探寻智能决策的边界 这是一部深入探讨软计算领域前沿理论与实践的著作，它将带领读者穿越传统计算的局限，进入一个更具适应性、更接近人类思维的计算模式。本书并非简单罗列算法，而是旨在构建一套完整的软计算方法论，从理论基石到实际应用，全方位解析这一改变世界的计算范式。 第一部分：理论基石——理解软计算的“软”之精髓 在当今信息爆炸的时代，面对复杂多变、信息不确定、甚至模糊不清的现实世界，传统的硬计算方法往往显得力不从心。它们依赖于精确的数学模型和清晰的逻辑规则，一旦数据稍有偏差或环境发生变化，其性能便会急剧下降。软计算应运而生，它借鉴了生物体的某些机制，如大脑的认知能力、神经网络的学习能力、模糊集对不精确信息的处理能力等，旨在构建能够容忍不确定性、模糊性和部分精确性的计算系统。 本书的第一部分将从理论的源头出发，循序渐进地解构软计算的核心组成部分。 模糊逻辑（Fuzzy Logic）：挑战精确的边界 模糊逻辑是软计算的奠基石之一。它并非否定精确的二值逻辑（真或假），而是认识到现实世界中存在大量“介于之间”的状态。例如，“热”并非简单地定义为温度高于某个阈值，而是存在一个从“不热”到“非常热”的渐变过程。本书将深入阐述模糊集的数学定义，如何构建模糊论域、隶属函数，以及基于模糊逻辑的推理机制，如模糊蕴含、模糊合成等。我们将探讨模糊规则的表达方式，如何将专家的经验和常识转化为机器可理解的模糊规则，并深入分析模糊控制器在各种应用场景中的优势。从家电的智能调节到工业过程的精细控制，模糊逻辑都展现出其独特的魅力。 神经网络（Neural Networks）：模仿大脑的计算智慧 神经网络，特别是深度学习，是现代人工智能的核心驱动力。本书将从最基本的感知器模型讲起，逐步深入到多层前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等复杂结构。我们将详细讲解反向传播算法（Backpropagation）等核心训练机制，理解梯度下降、激活函数、正则化等关键概念如何协同作用，使网络能够从海量数据中学习到复杂的模式和特征。本书还将探讨不同网络架构的适用场景，例如CNN在图像识别和计算机视觉中的卓越表现，RNN在序列数据处理（如自然语言处理、时间序列预测）中的强大能力。此外，我们将触及一些新兴的神经网络模型，为读者展现神经网络研究的最新动态。 进化计算（Evolutionary Computation）：模拟自然选择的优化利器 进化计算，如遗传算法（Genetic Algorithms）、遗传编程（Genetic Programming）和进化策略（Evolutionary Strategies）等，是从生物进化过程中汲取灵感的优化技术。它们通过模拟自然选择、交叉、变异等过程，在搜索空间中寻找最优解。本书将详细解析遗传算法的基本原理，包括染色体表示、适应度函数设计、选择、交叉和变异操作。我们将探讨这些操作的数学基础，以及如何通过调整参数来影响算法的收敛速度和搜索能力。本书还将介绍其他进化计算技术，并讨论它们在解决复杂优化问题（如组合优化、函数优化）方面的优势，例如在工程设计、物流调度、金融建模等领域。 粗糙集（Rough Sets）：处理不确定和不完整信息的利器 粗糙集理论提供了一种处理模糊性和不确定性的新视角，尤其擅长处理信息系统中存在不完备、不精确或冗余信息的情况。本书将介绍粗糙集的理论基础，包括数据集的表示、近似集的概念、下近似集和上近似集，以及可辨识关系和不可辨识关系。我们将探讨如何利用粗糙集进行属性约简，去除冗余信息，保留关键特征，从而简化模型，提高分类和预测的准确性。此外，还将介绍基于粗糙集的决策规则提取技术，以及其在数据挖掘和知识发现中的应用。 第二部分：理论融合与协同——构建更强大的智能系统 软计算的魅力不仅仅在于各个独立理论的强大，更在于它们之间的融合与协同。本书的第二部分将聚焦于如何将上述不同理论有机地结合起来，构建出比单一方法更强大、更智能的混合系统。 神经模糊系统（Neuro-Fuzzy Systems）：融合神经网络的自学习能力与模糊逻辑的知识表达能力 神经模糊系统是软计算领域最成功的混合模型之一。它巧妙地将神经网络的自学习和自适应能力与模糊逻辑的强可解释性和易于理解的规则表达能力相结合。本书将详细介绍多种神经模糊系统架构，例如ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）。我们将解析如何利用神经网络训练过程来自动生成和优化模糊规则和隶属函数，从而构建出能够自动学习数据中的模糊关系，并具有一定可解释性的智能系统。我们将探讨神经模糊系统在模式识别、系统建模、故障诊断等领域的成功案例。 进化模糊系统（Evolutionary Fuzzy Systems）：利用进化算法优化模糊系统 当模糊系统的规模庞大、规则复杂，或者隶属函数的参数难以手动调整时，进化算法便成为强大的辅助工具。本书将探讨如何利用遗传算法等进化计算技术来优化模糊系统的结构和参数。例如，利用遗传算法搜索最优的模糊规则库，或者优化隶属函数的形状和位置，从而提高模糊系统的性能和鲁棒性。我们将分析进化模糊系统在解决更具挑战性的优化和控制问题中的应用。 混合智能系统（Hybrid Intelligent Systems）：跨越不同软计算方法的集成 除了神经模糊和进化模糊系统，本书还将介绍更多跨越不同软计算方法的混合智能系统。例如，结合神经网络进行特征提取，然后利用模糊逻辑进行分类；或者使用粗糙集进行数据预处理和降维，再将降维后的数据输入神经网络进行学习。我们将讨论这些混合系统的设计原则、优势以及它们如何应对传统方法难以解决的复杂问题。 第三部分：理论应用——软计算在各领域的实践探索 理论的价值最终体现在其应用之中。本书的第三部分将带领读者深入各个实际应用领域，展示软计算方法如何解决现实世界中的各种挑战。 模式识别与计算机视觉：赋予机器“看”的能力 神经网络，尤其是深度学习，在图像识别、目标检测、人脸识别等计算机视觉任务中取得了革命性的突破。本书将详细介绍卷积神经网络在图像特征提取方面的强大能力，以及如何利用这些模型来构建高效的视觉识别系统。我们将探讨模糊逻辑在处理图像噪声、模糊边界等不确定信息时的作用，以及如何结合神经网络和模糊逻辑来提升视觉识别的鲁棒性。 自然语言处理与文本挖掘：理解人类的语言 循环神经网络、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等模型已经成为自然语言处理（NLP）领域的支柱。本书将介绍这些模型如何处理文本序列，理解语义，进行机器翻译、文本生成、情感分析等任务。我们将探讨模糊逻辑在处理自然语言中的歧义性和模糊性方面的潜力，以及如何将软计算方法应用于更复杂的NLP任务，如知识图谱构建、对话系统等。 智能控制与决策支持：实现高效精准的控制 模糊逻辑在控制领域有着悠久的历史，如模糊控制器已被广泛应用于家电、汽车、工业自动化等。本书将深入分析模糊控制的设计原理，以及如何通过神经模糊系统等混合模型来构建更智能、更自适应的控制器。我们将探讨进化算法在优化控制策略和参数方面的应用，以及如何利用软计算方法构建强大的决策支持系统，帮助人类在复杂环境中做出更优决策。 金融建模与风险管理：应对市场的波动与不确定 金融市场充满了不确定性和非线性关系。软计算方法，如神经网络，可以用于股票价格预测、信用评分、欺诈检测等。本书将探讨如何利用模糊逻辑来量化和管理金融风险，以及如何构建混合模型来提高预测的准确性和鲁棒性。我们将分析软计算在资产定价、投资组合优化等方面的应用。 医疗诊断与生物信息学：辅助健康与生命科学研究 在医疗领域，软计算方法可以用于疾病诊断、药物研发、医学图像分析等。本书将介绍神经网络如何从医学影像中识别病灶，以及模糊逻辑如何处理不精确的诊断信息。我们将探讨软计算在基因序列分析、蛋白质结构预测等生物信息学领域的应用，为生命科学研究提供强大的计算工具。 其他前沿应用：探索软计算的无限可能 除了上述领域，软计算方法还在机器人技术、推荐系统、环境保护、智能交通等众多领域展现出巨大的潜力。本书的最后一部分将概述这些前沿应用，鼓励读者将软计算的理论知识迁移到新的问题域，探索其更多的可能性。 结语 《软计算方法理论及应用》是一部面向研究者、工程师和对人工智能与智能计算感兴趣的读者的力作。它不仅提供了扎实的理论基础，更通过丰富的应用案例，展现了软计算方法在解决现实世界复杂问题中的强大能力。阅读本书，您将不仅掌握一套先进的计算工具，更能深刻理解智能的本质，为开启未来的智能计算新篇章奠定坚实的基础。本书将激发您对智能决策边界的无限探索，助力您在各自的研究和实践领域取得突破性进展。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最大的感受是作者对“应用”层面的重视程度。很多理论书籍往往止步于概念的阐述和公式的推导，但这本书却在每隔几个核心理论点之后，都穿插了详实的案例分析。这些案例并非那种虚无缥缈的理论模型，而是贴近实际工业界和科研前沿的真实问题，比如图像识别中的特定挑战、金融数据的时间序列预测等。作者不仅展示了如何运用这些软计算工具来解决问题，更重要的是，他细致地剖析了每种方法在特定场景下的优缺点、参数选择的敏感性分析，甚至是计算资源的考量。这种实战层面的指导，让我感觉自己仿佛拥有了一位经验丰富的导师在身边进行一对一辅导。对于我这种希望将所学知识快速转化为生产力的人来说，这种深度和广度兼备的应用讲解，无疑是这本书最宝贵的财富之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是其区别于其他同类书籍的关键所在。作者的文字功底非常深厚，他似乎有一种魔力，能够将那些晦涩难懂的学术术语，用一种近乎散文诗般的流畅笔触表达出来。例如，他在描述算法的“迭代收敛”过程时，所使用的比喻极其生动形象，让我原本有些枯燥的理解过程，充满了画面感和趣味性。这种文风并非哗众取宠，而是建立在对知识点的深刻理解之上的。他很少使用生硬的“请注意”、“务必记住”等命令式语言，而是通过巧妙的逻辑转折和富有洞察力的评论，引导读者进行自主思考和辨析。我发现，即使是那些我之前觉得难以消化的部分，在经过作者的这种润色和阐释之后，也变得豁然开朗。这种既保持了学术的严谨性，又兼顾了阅读愉悦感的表达方式，实属难得。

评分☆☆☆☆☆

深入研读这本书后，我特别留意了它在处理不同计算范式之间的“对话”与“比较”方面所做的努力。作者并没有将不同的软计算方法孤立地看待和介绍，而是花了大量篇幅来探讨它们之间的内在联系和相互借鉴之处。例如，在讲解了基于概率的方法后，他会自然地引出基于群智能的优化算法，并对比两者在处理非凸问题时的效率差异。这种跨方法的宏观视野，极大地拓宽了我的研究思路。它不再局限于“掌握一种工具”，而是教会我如何根据问题的性质，灵活地选择或组合最合适的计算框架。书中关于混合模型的探讨尤其深刻，展示了如何将不同原理的算法进行巧妙融合，以期达到“1+1>2”的效果。这种系统性的、联系性的知识构建方式，是真正体现了一本高水平专著的价值所在——它不仅传授了知识，更重要的是培养了读者的全局观和创新潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实吸引人，封面采用了深邃的蓝色调，配以简洁的白色字体，给人一种沉稳而又不失现代感的感觉。内页纸张的选择也颇为讲究，触感光滑细腻，即便是长时间阅读也不会感到眼部疲劳。装订工艺扎实，每一页都牢固地粘合在一起，让人对它的耐用性充满信心。更值得称赞的是，书中大量的图表和公式排版清晰、逻辑性强，即便是涉及复杂的数学推导，也能通过精美的视觉呈现，大大降低了理解门槛。尤其是那些关键概念的插图，仿佛将抽象的理论具象化了，这对于自学者来说简直是福音。总的来说，从物理层面上看，这本书的制作水准达到了专业出版物的一流水准，让人在拿起它的瞬间，就对接下来的阅读充满了期待。这种对细节的关注，也侧面反映出作者和出版社对内容的尊重。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的整体内容组织结构感到非常满意，它并非那种堆砌概念的教科书，而是有着非常清晰的脉络和递进关系。开篇并没有急于抛出深奥的理论，而是用了一章篇幅，非常温和地引入了“计算”这一核心思想的演变历史，为后续内容的展开奠定了坚实的认知基础。随后，章节之间的衔接处理得非常自然，从基础的模糊集合论过渡到神经网络，再到遗传算法，每一步都像是精心设计的阶梯，让读者可以稳步攀登。作者在讲解一个新方法时，总是会先给出其核心思想的直观解释，随后才深入到数学模型，这种“先知其然，后知其所以然”的编排方式，极大地提高了我的学习效率。我发现自己可以很顺畅地跟上作者的思路，即使遇到一些新的算法，也能很快抓住其精髓所在，而不是被繁杂的公式所困扰。这种结构上的匠心独白，使得这本书的阅读体验远超我预期的学术书籍。