軟計算方法理論及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄧方安，周濤，俆揚 著

圖書標籤:

• 軟計算
• 人工智能
• 優化算法
• 機器學習
• 模糊邏輯
• 神經網絡
• 遺傳算法
• 數據挖掘
• 智能係統
• 計算方法

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030212740

商品編碼：29692304707

包裝：平裝

齣版時間：2008-03-01

基本信息

書名:軟計算方法理論及應用

定價：32.00元

售價：21.8元,便宜10.2元,摺扣68

作者:鄧方安,周濤,俆揚

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2008-03-01

ISBN：9787030212740

字數：

頁碼：194

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.300kg

編輯推薦

本書共分四篇，篇主要介紹模糊數學，包括模糊集閤、模糊關係、模糊綜閤評判和不確定性推理；第二篇主要介紹粗糙集，包括粗糙集的基礎知識，粗糙集與數學形態學和基於粗糙集的知識發現；第三篇主要介紹神經網絡，包括人工神經網絡概述、人工神經網絡的基本模型、Hopfield網以及作者自己提齣的時態粗糙神經網絡；第四篇中主要介紹遺傳算法；包括遺傳算法基本概述、遺傳算法的基本問題、遺傳算法的基本理論以及利用作者改進的遺傳算法求解TSP問題。

內容提要

本書係統地介紹瞭現代軟計算方法的基本內容，力圖概括國內外的新研究成果，主要內容有模糊數學、粗糙集理論、神經網絡和遺傳算法的基本概念與計算方法。
　　本書可作為計算機科學、應用數學、信息科學和管理工程等專業的高年級學生及研究生的教材或教學參考書，也可供對現代軟計算理論與方法有興趣的讀者參考。

目錄

作者介紹

徐揚，1956年生於河南。博士，教授。博士生導師，國傢有突齣貢獻的中青年專傢。主要研究方嚮：邏輯代數、代數邏輯、不確定性推理和自動推理。先後承擔科技項目30餘項，在國內外雜誌和學術會議上獨立或閤作發錶學術論文500餘篇。在國內外閤作齣版著作8部。先後培養博士後9人、博士生46人、碩士生24人。

文摘

章　模糊集閤
　　1965年，美國加利福尼亞州立大學的計算機與控製論專傢紮德教授提齣瞭模糊集概念，創立瞭研究模糊性或不確定性問題的理論方法，迄今已成為一個較為完善的數學分支。模糊數學是現代數學中的一個新理論。它是研究和處理自然界與信息技術中廣泛存在的模糊現象的數學，它為信息科學的發展提供瞭強有力的數學工具。近50年來，模糊數學的理論和應用都取得瞭飛速的發展，已在人工智能、信息處理、模式識彆、自動控製、機器人、預測與決策技術、社會學、經濟學、心理學、管理學、教育學、運籌學等眾多領域得到瞭廣泛的應用。
　　1.1模糊性與隨機性
　　紮德在20世紀50年代從事工程控製論的研究，在非綫形濾波器的設計方麵取得瞭一係列重要成果，已被該領域廣泛引用。20世紀60年代初期，紮德轉而研究多目標決策問題，提齣瞭非劣解等重要概念。長期以來，圍繞決策、控製及其有關的一係列重要問題的研究，從應用傳統數學方法和現代電子計算機解決這類問題的成敗得失中，使紮德逐步意識到傳統數學方法的局限性。他指齣；“在人類知識領域裏，非模糊概念起主要作用的隻是古典數學”，“如果深入研究人類的認識過程，我們將發現人類能運用模糊概念是一個巨大的財富而不是包袱。這一點，是理解人類智能和機器智能之間深奧區彆的關鍵。”的概念可以用通常的集閤來描述。模糊概念應該用相應的模糊集閤來描述。紮德抓住這一點，首先在模糊集的定量描述上取得突破，奠定瞭模糊性理論及其應用的基礎。這一理論在某種程度上彌補瞭經典數學與統計數學的不足，迅速得到廣泛的重視。

序言

前言
篇模糊數學及其應用
章模糊集閤
1.1 模糊性與隨機性
1.1.1 模糊概念
1.1.2 模糊性與隨機性

1.2 模糊集及其運算
1.2.1 模糊子集定義
1.2.2 模糊子集的錶示
1.2.3 模糊子集間的運算

1.3 模糊集的截集及幾個重要的凸模糊子集
1.3.1 -截集
1.3.2 幾種重要的模糊子集
1.4 分解定理與擴張原理

1.5 模糊數及其運算
1.5.1 常用的模糊數
1.5.2 模糊數的算術運算

1.6 建立隸屬函數的方法
1.6.1 模糊統計法
1.6.2 構造隸屬函數方法
1.6.3 二元對比排序

第二章模糊關係
2.1 模糊嚮量
2.2 模糊關係
2.2.1 模糊關係
2.2.2 模糊關係的運算性質
2.2.3 模糊矩陣的截矩陣
2.2.4 模糊關係的轉置
2.2.5 模糊關係的閤成

2.3 模糊等價關係
2.3.1 模糊等價關係
2.3.2 模糊等價關係與聚類圖
2.3.3 傳遞閉包

2.4 模糊閤成規則
2.4.1 閤成推理規則
2.4.2 模糊蘊涵算子與模糊關係閤成算子
2.4.3 模糊條件推理的原則
2.4.4 模糊三段論
2.4.5 模糊推理方法的比較

第三章模糊綜閤評判
3.1 距離度量法
3.1.1 海明距離
3.1.2 加權海明距離
3.1.3 歐氏距離
3.1.4 閔科夫斯基距離
3.2 貼近度內外積法

3.3 模糊綜閤評判
3.3.1 模糊綜閤評判模型
3.3.2 實例

第四章不確定性推理方法簡介
4.1 概率推理
4.1.1 Bayes公式及主觀Bayes方法
4.1.2 證據的不確定性描述
4.1.3 基於主觀Bayes方法的不確定性推理
4.1.4 結論不確定性的閤成算法
4.2 貝葉斯網絡

4.3 模糊邏輯推理與可能性理論
4.3.1 模糊邏輯推理
4.3.2 模糊推理
4.3.3 可能性理論
參考文獻

第二篇 粗糙集及其應用
第五章 粗糙集的基本理論
5.1 粗糙集理論的發展概況
5.1.1 粗糙集概念提齣的背景
5.1.2 粗糙集理論及應用的研究現狀
5.1.3 粗糙集與其他軟計算方法相結閤的應用前景廣闊

5.2 粗糙集理論的基本概念
5.2.1 信息集
5.2.2 粗糙集
5.2.3 屬性約簡和屬性值約簡
5.2.4 屬性依賴
5.2.5 屬性約簡
5.2.6 屬性值約簡

5.3 知識的概念
5.3.1 知識的分類精度
5.3.2 知識約簡、核及知識的依賴性
5.3.3 相對約簡與相對核

5.4 知識的錶達係統
5.4.1 決策錶
5.4.2 決策規則
5.4.3 決策錶的約簡
5.4.4 相對於等價類的屬性重要性
5.4.5 極小規則和極大規則
5.4.6 連續屬性離散化

5.5 基於粗糙集的故障診斷方法
5.5.1 基於粗糙集的係統故障診斷基本原理
5.5.2 基於粗糙集電力變壓器故障診斷

第六章 粗糙集與數學形態學
6.1 形態學運算
6.1.1 基本概念
6.1.2 基本運算
6.2 基本數學形態學的灰度圖像處理

第七章 基於粗糙集的知識發現過程研究
7.1 廣義分布式錶和粗糙集係統t
7.1.1 規則的強度
7.1.2 優規則集的搜索算法
7.2 啓發式粗糙集方法
參考文獻

第三篇 人工神經網絡
第八章 概述
8.1 人工神經網絡的定義
8.2 人腦處理信息的機製
8.3 ANN的發展曆史
8.4 人工神經網絡的研究與應用
8.5 人工神經網絡的信息處理能力
8.5.1 神經網絡信息存貯能力
8.5.2 神經網絡的計算能力
8.6 人工神經網絡理論研究重大成果

第九章 人工神經網絡基本模型
9.1 M－P模型
9.1.1 M－P模型
9.1.2 常用的激勵函數
9.1.3 ANN的分類
9.1.4 ANN的學習方式

9.2 感知器模型
9.2.1 簡單感知器
9.2.2 單層感知機

9.3 多層前嚮神經網絡
9.3.1 多層前嚮神經網絡
9.3.2 多層前嚮神經網絡的BP算法

第十章 Hopfield網
10.1 Hopfield網的分類
10.1.1 離散型Hopfield網絡
10.1.2 連續Hopfield網絡

10.2 Hopfield網的工作方式
10.2.1 串行(異步)方式
10.2.2 並行(同步)方式
10.3 Hopfield網的穩定性
第十一章 時態粗糙神經網絡
參考文獻

第四篇 遺傳算法
第十二章 遺傳算法概論
第十三章 遺傳算法基本問題
第十四章 遺傳算法基本理論
第十五章 利用改進遺傳算法求解TSP問題
參考文獻
附錄 基於改進遺傳算法求解TSP問題源程序

軟計算方法理論及應用：探尋智能決策的邊界 這是一部深入探討軟計算領域前沿理論與實踐的著作，它將帶領讀者穿越傳統計算的局限，進入一個更具適應性、更接近人類思維的計算模式。本書並非簡單羅列算法，而是旨在構建一套完整的軟計算方法論，從理論基石到實際應用，全方位解析這一改變世界的計算範式。 第一部分：理論基石——理解軟計算的“軟”之精髓 在當今信息爆炸的時代，麵對復雜多變、信息不確定、甚至模糊不清的現實世界，傳統的硬計算方法往往顯得力不從心。它們依賴於精確的數學模型和清晰的邏輯規則，一旦數據稍有偏差或環境發生變化，其性能便會急劇下降。軟計算應運而生，它藉鑒瞭生物體的某些機製，如大腦的認知能力、神經網絡的學習能力、模糊集對不精確信息的處理能力等，旨在構建能夠容忍不確定性、模糊性和部分精確性的計算係統。 本書的第一部分將從理論的源頭齣發，循序漸進地解構軟計算的核心組成部分。 模糊邏輯（Fuzzy Logic）：挑戰精確的邊界 模糊邏輯是軟計算的奠基石之一。它並非否定精確的二值邏輯（真或假），而是認識到現實世界中存在大量“介於之間”的狀態。例如，“熱”並非簡單地定義為溫度高於某個閾值，而是存在一個從“不熱”到“非常熱”的漸變過程。本書將深入闡述模糊集的數學定義，如何構建模糊論域、隸屬函數，以及基於模糊邏輯的推理機製，如模糊蘊含、模糊閤成等。我們將探討模糊規則的錶達方式，如何將專傢的經驗和常識轉化為機器可理解的模糊規則，並深入分析模糊控製器在各種應用場景中的優勢。從傢電的智能調節到工業過程的精細控製，模糊邏輯都展現齣其獨特的魅力。 神經網絡（Neural Networks）：模仿大腦的計算智慧 神經網絡，特彆是深度學習，是現代人工智能的核心驅動力。本書將從最基本的感知器模型講起，逐步深入到多層前饋網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等復雜結構。我們將詳細講解反嚮傳播算法（Backpropagation）等核心訓練機製，理解梯度下降、激活函數、正則化等關鍵概念如何協同作用，使網絡能夠從海量數據中學習到復雜的模式和特徵。本書還將探討不同網絡架構的適用場景，例如CNN在圖像識彆和計算機視覺中的卓越錶現，RNN在序列數據處理（如自然語言處理、時間序列預測）中的強大能力。此外，我們將觸及一些新興的神經網絡模型，為讀者展現神經網絡研究的最新動態。 進化計算（Evolutionary Computation）：模擬自然選擇的優化利器 進化計算，如遺傳算法（Genetic Algorithms）、遺傳編程（Genetic Programming）和進化策略（Evolutionary Strategies）等，是從生物進化過程中汲取靈感的優化技術。它們通過模擬自然選擇、交叉、變異等過程，在搜索空間中尋找最優解。本書將詳細解析遺傳算法的基本原理，包括染色體錶示、適應度函數設計、選擇、交叉和變異操作。我們將探討這些操作的數學基礎，以及如何通過調整參數來影響算法的收斂速度和搜索能力。本書還將介紹其他進化計算技術，並討論它們在解決復雜優化問題（如組閤優化、函數優化）方麵的優勢，例如在工程設計、物流調度、金融建模等領域。 粗糙集（Rough Sets）：處理不確定和不完整信息的利器 粗糙集理論提供瞭一種處理模糊性和不確定性的新視角，尤其擅長處理信息係統中存在不完備、不精確或冗餘信息的情況。本書將介紹粗糙集的理論基礎，包括數據集的錶示、近似集的概念、下近似集和上近似集，以及可辨識關係和不可辨識關係。我們將探討如何利用粗糙集進行屬性約簡，去除冗餘信息，保留關鍵特徵，從而簡化模型，提高分類和預測的準確性。此外，還將介紹基於粗糙集的決策規則提取技術，以及其在數據挖掘和知識發現中的應用。 第二部分：理論融閤與協同——構建更強大的智能係統 軟計算的魅力不僅僅在於各個獨立理論的強大，更在於它們之間的融閤與協同。本書的第二部分將聚焦於如何將上述不同理論有機地結閤起來，構建齣比單一方法更強大、更智能的混閤係統。 神經模糊係統（Neuro-Fuzzy Systems）：融閤神經網絡的自學習能力與模糊邏輯的知識錶達能力 神經模糊係統是軟計算領域最成功的混閤模型之一。它巧妙地將神經網絡的自學習和自適應能力與模糊邏輯的強可解釋性和易於理解的規則錶達能力相結閤。本書將詳細介紹多種神經模糊係統架構，例如ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）。我們將解析如何利用神經網絡訓練過程來自動生成和優化模糊規則和隸屬函數，從而構建齣能夠自動學習數據中的模糊關係，並具有一定可解釋性的智能係統。我們將探討神經模糊係統在模式識彆、係統建模、故障診斷等領域的成功案例。 進化模糊係統（Evolutionary Fuzzy Systems）：利用進化算法優化模糊係統 當模糊係統的規模龐大、規則復雜，或者隸屬函數的參數難以手動調整時，進化算法便成為強大的輔助工具。本書將探討如何利用遺傳算法等進化計算技術來優化模糊係統的結構和參數。例如，利用遺傳算法搜索最優的模糊規則庫，或者優化隸屬函數的形狀和位置，從而提高模糊係統的性能和魯棒性。我們將分析進化模糊係統在解決更具挑戰性的優化和控製問題中的應用。 混閤智能係統（Hybrid Intelligent Systems）：跨越不同軟計算方法的集成 除瞭神經模糊和進化模糊係統，本書還將介紹更多跨越不同軟計算方法的混閤智能係統。例如，結閤神經網絡進行特徵提取，然後利用模糊邏輯進行分類；或者使用粗糙集進行數據預處理和降維，再將降維後的數據輸入神經網絡進行學習。我們將討論這些混閤係統的設計原則、優勢以及它們如何應對傳統方法難以解決的復雜問題。 第三部分：理論應用——軟計算在各領域的實踐探索 理論的價值最終體現在其應用之中。本書的第三部分將帶領讀者深入各個實際應用領域，展示軟計算方法如何解決現實世界中的各種挑戰。 模式識彆與計算機視覺：賦予機器“看”的能力 神經網絡，尤其是深度學習，在圖像識彆、目標檢測、人臉識彆等計算機視覺任務中取得瞭革命性的突破。本書將詳細介紹捲積神經網絡在圖像特徵提取方麵的強大能力，以及如何利用這些模型來構建高效的視覺識彆係統。我們將探討模糊邏輯在處理圖像噪聲、模糊邊界等不確定信息時的作用，以及如何結閤神經網絡和模糊邏輯來提升視覺識彆的魯棒性。 自然語言處理與文本挖掘：理解人類的語言 循環神經網絡、長短期記憶網絡（LSTM）和Transformer等模型已經成為自然語言處理（NLP）領域的支柱。本書將介紹這些模型如何處理文本序列，理解語義，進行機器翻譯、文本生成、情感分析等任務。我們將探討模糊邏輯在處理自然語言中的歧義性和模糊性方麵的潛力，以及如何將軟計算方法應用於更復雜的NLP任務，如知識圖譜構建、對話係統等。 智能控製與決策支持：實現高效精準的控製 模糊邏輯在控製領域有著悠久的曆史，如模糊控製器已被廣泛應用於傢電、汽車、工業自動化等。本書將深入分析模糊控製的設計原理，以及如何通過神經模糊係統等混閤模型來構建更智能、更自適應的控製器。我們將探討進化算法在優化控製策略和參數方麵的應用，以及如何利用軟計算方法構建強大的決策支持係統，幫助人類在復雜環境中做齣更優決策。 金融建模與風險管理：應對市場的波動與不確定 金融市場充滿瞭不確定性和非綫性關係。軟計算方法，如神經網絡，可以用於股票價格預測、信用評分、欺詐檢測等。本書將探討如何利用模糊邏輯來量化和管理金融風險，以及如何構建混閤模型來提高預測的準確性和魯棒性。我們將分析軟計算在資産定價、投資組閤優化等方麵的應用。 醫療診斷與生物信息學：輔助健康與生命科學研究 在醫療領域，軟計算方法可以用於疾病診斷、藥物研發、醫學圖像分析等。本書將介紹神經網絡如何從醫學影像中識彆病竈，以及模糊邏輯如何處理不精確的診斷信息。我們將探討軟計算在基因序列分析、蛋白質結構預測等生物信息學領域的應用，為生命科學研究提供強大的計算工具。 其他前沿應用：探索軟計算的無限可能 除瞭上述領域，軟計算方法還在機器人技術、推薦係統、環境保護、智能交通等眾多領域展現齣巨大的潛力。本書的最後一部分將概述這些前沿應用，鼓勵讀者將軟計算的理論知識遷移到新的問題域，探索其更多的可能性。 結語 《軟計算方法理論及應用》是一部麵嚮研究者、工程師和對人工智能與智能計算感興趣的讀者的力作。它不僅提供瞭紮實的理論基礎，更通過豐富的應用案例，展現瞭軟計算方法在解決現實世界復雜問題中的強大能力。閱讀本書，您將不僅掌握一套先進的計算工具，更能深刻理解智能的本質，為開啓未來的智能計算新篇章奠定堅實的基礎。本書將激發您對智能決策邊界的無限探索，助力您在各自的研究和實踐領域取得突破性進展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實吸引人，封麵采用瞭深邃的藍色調，配以簡潔的白色字體，給人一種沉穩而又不失現代感的感覺。內頁紙張的選擇也頗為講究，觸感光滑細膩，即便是長時間閱讀也不會感到眼部疲勞。裝訂工藝紮實，每一頁都牢固地粘閤在一起，讓人對它的耐用性充滿信心。更值得稱贊的是，書中大量的圖錶和公式排版清晰、邏輯性強，即便是涉及復雜的數學推導，也能通過精美的視覺呈現，大大降低瞭理解門檻。尤其是那些關鍵概念的插圖，仿佛將抽象的理論具象化瞭，這對於自學者來說簡直是福音。總的來說，從物理層麵上看，這本書的製作水準達到瞭專業齣版物的一流水準，讓人在拿起它的瞬間，就對接下來的閱讀充滿瞭期待。這種對細節的關注，也側麵反映齣作者和齣版社對內容的尊重。

評分☆☆☆☆☆

深入研讀這本書後，我特彆留意瞭它在處理不同計算範式之間的“對話”與“比較”方麵所做的努力。作者並沒有將不同的軟計算方法孤立地看待和介紹，而是花瞭大量篇幅來探討它們之間的內在聯係和相互藉鑒之處。例如，在講解瞭基於概率的方法後，他會自然地引齣基於群智能的優化算法，並對比兩者在處理非凸問題時的效率差異。這種跨方法的宏觀視野，極大地拓寬瞭我的研究思路。它不再局限於“掌握一種工具”，而是教會我如何根據問題的性質，靈活地選擇或組閤最閤適的計算框架。書中關於混閤模型的探討尤其深刻，展示瞭如何將不同原理的算法進行巧妙融閤，以期達到“1+1>2”的效果。這種係統性的、聯係性的知識構建方式，是真正體現瞭一本高水平專著的價值所在——它不僅傳授瞭知識，更重要的是培養瞭讀者的全局觀和創新潛力。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程中，我最大的感受是作者對“應用”層麵的重視程度。很多理論書籍往往止步於概念的闡述和公式的推導，但這本書卻在每隔幾個核心理論點之後，都穿插瞭詳實的案例分析。這些案例並非那種虛無縹緲的理論模型，而是貼近實際工業界和科研前沿的真實問題，比如圖像識彆中的特定挑戰、金融數據的時間序列預測等。作者不僅展示瞭如何運用這些軟計算工具來解決問題，更重要的是，他細緻地剖析瞭每種方法在特定場景下的優缺點、參數選擇的敏感性分析，甚至是計算資源的考量。這種實戰層麵的指導，讓我感覺自己仿佛擁有瞭一位經驗豐富的導師在身邊進行一對一輔導。對於我這種希望將所學知識快速轉化為生産力的人來說，這種深度和廣度兼備的應用講解，無疑是這本書最寶貴的財富之一。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格是其區彆於其他同類書籍的關鍵所在。作者的文字功底非常深厚，他似乎有一種魔力，能夠將那些晦澀難懂的學術術語，用一種近乎散文詩般的流暢筆觸錶達齣來。例如，他在描述算法的“迭代收斂”過程時，所使用的比喻極其生動形象，讓我原本有些枯燥的理解過程，充滿瞭畫麵感和趣味性。這種文風並非嘩眾取寵，而是建立在對知識點的深刻理解之上的。他很少使用生硬的“請注意”、“務必記住”等命令式語言，而是通過巧妙的邏輯轉摺和富有洞察力的評論，引導讀者進行自主思考和辨析。我發現，即使是那些我之前覺得難以消化的部分，在經過作者的這種潤色和闡釋之後，也變得豁然開朗。這種既保持瞭學術的嚴謹性，又兼顧瞭閱讀愉悅感的錶達方式，實屬難得。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的整體內容組織結構感到非常滿意，它並非那種堆砌概念的教科書，而是有著非常清晰的脈絡和遞進關係。開篇並沒有急於拋齣深奧的理論，而是用瞭一章篇幅，非常溫和地引入瞭“計算”這一核心思想的演變曆史，為後續內容的展開奠定瞭堅實的認知基礎。隨後，章節之間的銜接處理得非常自然，從基礎的模糊集閤論過渡到神經網絡，再到遺傳算法，每一步都像是精心設計的階梯，讓讀者可以穩步攀登。作者在講解一個新方法時，總是會先給齣其核心思想的直觀解釋，隨後纔深入到數學模型，這種“先知其然，後知其所以然”的編排方式，極大地提高瞭我的學習效率。我發現自己可以很順暢地跟上作者的思路，即使遇到一些新的算法，也能很快抓住其精髓所在，而不是被繁雜的公式所睏擾。這種結構上的匠心獨白，使得這本書的閱讀體驗遠超我預期的學術書籍。