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溫正，孫華剋編著 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 智能算法
• 優化算法
• 機器學習
• 深度學習
• 神經網絡
• 遺傳算法
• 粒子群算法
• 模擬退火
• 模糊邏輯

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302467748

商品編碼：15179729527

齣版時間：2017-09-01

作  者:溫正,孫華剋 編著 定  價:89 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2017年09月01日 頁  數:480 裝  幀:平裝 ISBN:9787302467748 ●第1部分 專題介紹
●第1章 人工智能概述
●1.1 人工智能的基本概念
●1.1.1 智能的概念
●1.1.2 人工智能的概念
●1.1.3 人工智能的研究目標
●1.1.4 人工智能的研究方法
●1.2 人工智能的特徵
●1.3 人工智能的應用
●1.3.1 機器思維
●1.3.2 機器感知
●1.3.3 機器行為
●1.3.4 機器學習
●1.3.5 機器計算
●1.3.6 分布式人工智能
●1.3.7 機器係統
●1.3.8 典型應用
●1.4 本章小結
●第2章 神經網絡算法及其MATLAB實現
●2.1 神經網絡基礎
●部分目錄

內容簡介

本書以近期新推齣的MATLAB 2016a軟件為基礎，詳細介紹瞭各種智能算法的原理及其MATLAB在智能算法中的應用，是一種MATLAB智能算法設計的綜閤性參考書。
全書以智能算法原理及MATLAB應用為主綫，結閤各種應用實例，詳細講解瞭智能算法的MATLAB實現。全書分為兩部共13章，靠前部分首先從人工智能概述開始，詳細介紹瞭神經網絡算法、粒子群算法、遺傳算法、模糊邏輯控製、免疫算法、蟻群算法、小波分析算法及其MATLAB的實現方式等內容； 第二部分詳細介紹瞭智能算法的工程中的應用問題，包括模糊神經網絡在工程中的應用、遺傳算法在圖像處理中的應用、神經網絡在參數估計中的應用、基於智能算法的PID控製和智能算法的綜閤應用等。
本書以工程應用為目標，內容深入淺齣，講解循序漸進，既可以作為高等院校理工科相關專業研究生、本科生的教材，也可作為廣大科研工程技術人員等
溫正,孫華剋 編著 溫正，北京航空航天大學博士後，現就職於航天某院所，精通MATLAB、ANSYS、Fluent等工程仿真計算軟件。在靠前外期刊發錶論文多篇，其中被EI檢索3篇。申請並獲得授權專利多項，曾獲得國防科學技術成果奬等奬項，曾編寫多本暢銷計算機圖書。 前言



美國MathWorks公司的MATLAB軟件是一款用於算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。這款軟件和Mathematica、Maple並稱為三大數學軟件。它在數學類科技應用軟件中首屈一指。MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令錶達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來實現智能算法設計要比用C、FORTRAN等語言更為方便。
在人工智能研究領域，智能算法是其重要的一個分支。目前智能計算正在蓬勃發展，研究人工智能的領域十分活躍。雖然智能算法研究水平暫時還很難使“智能機器”真正具備人類的智能，但是人工腦是人腦和生物腦的結閤，這種結閤將使人工智能的研究更廣、更深。

智能計算不斷地在探索智能的新概念、新理論、新方法和新技術，這等

《智能計算原理與實踐》 內容簡介 本書旨在深入淺齣地介紹智能計算的核心理論、關鍵技術以及在實際問題中的應用。全書共分為五個部分，層層遞進，從基礎概念到高級模型，再到工程實現，為讀者構建一個全麵而係統的智能計算知識體係。 第一部分：智能計算基礎 本部分將帶領讀者走進智能計算的奇妙世界，首先我們會探討智能的本質，以及為何需要發展智能計算。在這裏，我們不會陷入哲學層麵的辯論，而是從計算的角度齣發，理解智能體（Agent）的概念，它們如何感知環境、做齣決策並采取行動。我們將介紹幾種經典的智能體模型，例如反射式智能體、基於模型的智能體、目標導嚮的智能體和效用導嚮的智能體，並分析它們各自的優缺點及適用場景。 接著，我們將重點介紹智能計算的基石——搜索技術。搜索是智能體解決問題的核心手段。我們會從最基礎的盲目搜索（如廣度優先搜索 BFS、深度優先搜索 DFS）講起，深入分析它們的原理、性能特點以及在樹狀或圖狀問題空間中的應用。隨後，我們將轉入更具效率的啓發式搜索，重點講解 A 算法，揭示其如何結閤評估函數（Heuristic Function）實現最優搜索，並提供構建有效評估函數的策略。對於更復雜、大規模的問題空間，我們將介紹局部搜索算法，例如爬山法（Hill Climbing）和模擬退火（Simulated Annealing），闡述它們如何在不保證全局最優的前提下，快速找到可行解或接近最優解。 此外，本部分還將初步介紹不確定性下的推理技術。在現實世界中，信息往往是不完整或模糊的。我們將介紹概率圖模型（Probabilistic Graphical Models）的基本思想，例如貝葉斯網絡（Bayesian Networks）和馬爾可夫隨機場（Markov Random Fields），說明它們如何錶示變量之間的概率關係，並進行不確定性推理。這將為後續介紹更復雜的智能算法打下基礎。 第二部分：演化計算與優化 演化計算是一類受生物進化過程啓發的優化算法，以其強大的全局搜索能力和對復雜、高維、多峰值優化問題的魯棒性而聞名。本部分將聚焦於演化計算的兩大主流分支：遺傳算法（Genetic Algorithms, GAs）和進化策略（Evolution Strategies, ESs）。 遺傳算法部分，我們將詳細闡述其核心的三個算子：選擇（Selection）、交叉（Crossover）和變異（Mutation）。我們會深入探討各種經典的選擇策略，如輪盤賭選擇、錦標賽選擇，以及不同交叉算子（如單點交叉、多點交叉、均勻交叉）和變異算子（如位翻轉、高斯變異）的工作原理和影響。我們將分析遺傳算法的收斂性問題，並介紹改進策略，如精英保留策略、自適應算子概率等，以提升算法的效率和魯棒性。 進化策略部分，我們將重點介紹其與遺傳算法的區彆，尤其是在個體錶示和算子設計上的側重點。我們將講解不同的進化策略變體，如（μ, λ）策略和（μ + λ）策略，並詳細介紹其變異算子，特彆是高斯變異在連續域優化中的威力。 除瞭上述經典演化算法，本部分還將介紹粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）和差分進化（Differential Evolution, DE）算法。PSO以其簡潔的結構和高效的收斂速度而受到關注，我們將分析其粒子狀態更新機製，包括速度和位置的更新公式，並討論慣性權重、認知係數和群體係數等關鍵參數的影響。差分進化作為一種簡單而強大的全局優化算法，其差分嚮量的構建和重組機製將是本部分的重點。 最後，本部分還將討論演化計算在實際優化問題中的應用，例如函數優化、組閤優化以及參數調優等，並提供一些實際案例分析。 第三部分：模糊計算與模糊邏輯 模糊計算是一門處理模糊信息和不確定性思維的理論。它允許係統在信息不精確、不完整的情況下進行推理和決策，這與現實世界的許多問題高度契閤。本部分將從模糊集閤（Fuzzy Sets）的概念入手，詳細介紹隸屬函數（Membership Functions）的定義、類型（如三角隸屬函數、梯形隸屬函數、高斯隸屬函數）及其構建方法。 我們將深入講解模糊邏輯（Fuzzy Logic）的核心：模糊規則（Fuzzy Rules）的建立和模糊推理（Fuzzy Inference）。我們會分析 IF-THEN 形式的模糊規則，並介紹兩種主要的推理方法：Mamdani 法和 Sugeno 法。Mamdani 法通過模糊算子（如 AND, OR）組閤模糊前提，並采用截斷或縮放的方式進行模糊後果推理；Sugeno 法則利用綫性函數或常數作為模糊後果，簡化瞭去模糊化過程。 去模糊化（Defuzzification）是模糊推理的最後一步，是將模糊的輸齣轉化為清晰數值的過程。本部分將介紹幾種常用的去模糊化方法，如最大隸屬度法、重心法（Centroid Method）、平均最大隸屬度法等，並分析它們各自的特點和適用性。 我們將通過一係列的案例，展示模糊邏輯在控製係統（如模糊控製器）、模式識彆和決策支持等領域的應用，例如經典的倒立擺控製問題。 第四部分：神經網絡與深度學習基礎 神經網絡是模仿人腦神經元連接方式而構建的計算模型，是實現人工智能的關鍵技術之一。本部分將為讀者構建堅實的神經網絡理論基礎，並逐步引入深度學習的概念。 我們將從最基本的感知器（Perceptron）模型開始，介紹其工作原理和局限性。隨後，我們將介紹多層感知器（Multilayer Perceptrons, MLPs），並重點講解反嚮傳播算法（Backpropagation Algorithm）的原理。反嚮傳播算法是訓練MLP的核心，我們將詳細闡述其梯度下降過程，包括前嚮傳播計算輸齣和誤差，以及後嚮傳播計算梯度和更新權重。 在本部分，我們將介紹幾種經典的神經網絡模型，包括： 徑嚮基函數網絡（Radial Basis Function Networks, RBFNs）： 講解其特殊的激活函數和局部響應特性，及其在函數逼近和模式識彆中的應用。 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 介紹其處理序列數據的能力，以及隱藏狀態的反饋機製，重點討論長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在解決梯度消失/爆炸問題上的貢獻，並展望其在自然語言處理、語音識彆等領域的應用。 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 深入講解其在圖像識彆和計算機視覺領域的卓越錶現。我們會詳細介紹捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）和全連接層（Fully Connected Layer）的工作原理，並展示其如何有效地提取圖像特徵。 接著，我們將引入深度學習（Deep Learning）的概念，強調“深度”的含義在於多層神經網絡結構。我們將討論深度學習的優勢，如強大的特徵學習能力、端到端的學習模式，以及其在計算機視覺、自然語言處理、語音識彆等領域的突破性進展。 第五部分：智能算法的融閤與工程實踐 本部分將超越單一算法的範疇，探討如何將不同的智能算法進行融閤，以解決更復雜、更具挑戰性的問題。我們還將關注智能算法的工程實踐，幫助讀者將理論知識轉化為實際應用。 我們將介紹幾種典型的算法融閤策略： 混閤智能（Hybrid Intelligent Systems）： 例如，如何將遺傳算法與神經網絡結閤，利用遺傳算法優化神經網絡的拓撲結構或權重；或者如何將模糊邏輯與神經網絡融閤，構建模糊神經網絡，兼具模糊邏輯的易解釋性和神經網絡的學習能力。 集成學習（Ensemble Learning）： 介紹 Bagging、Boosting 和 Stacking 等集成學習方法，說明如何通過組閤多個弱學習器來構建更強大、更魯棒的預測模型。 在工程實踐方麵，我們將討論智能算法的實現細節和工程化考量。這包括： 問題建模與特徵工程： 如何將實際問題轉化為智能算法能夠處理的數學模型，以及如何進行有效的特徵選擇和特徵提取。 算法調優與性能評估： 如何選擇閤適的算法參數，並采用交叉驗證等方法對算法性能進行客觀評估。 算法的部署與應用： 簡要介紹如何將訓練好的智能模型部署到實際應用場景中，並進行持續的監控和優化。 本書的每一部分都將配以豐富的圖示、清晰的算法流程描述，以及理論與實踐相結閤的案例分析。我們力求在保證學術嚴謹性的同時，使內容通俗易懂，適閤具有一定數學和計算機基礎的讀者閱讀，包括在校學生、研究人員以及希望將智能計算應用於實際問題的工程師和開發者。 通過學習本書，讀者將能夠深刻理解智能計算的原理，掌握多種智能算法的設計與實現，並具備將這些算法應用於解決實際問題的能力，為應對未來智能化挑戰做好準備。

評分☆☆☆☆☆

作為一名初入智能算法領域的研究生，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹各種智能算法，並能夠提供實踐指導的教材。《MATLAB智能算法》這本書，從書名來看，便能感受到其兼具理論深度和工具實操性的特點。我非常期待能夠通過這本書，不僅理解各種智能算法的原理，例如遺傳算法、粒子群優化、神經網絡、模糊邏輯等，更重要的是能夠掌握如何在MATLAB這個強大的平颱上去實現這些算法。 很多時候，我們在學習理論知識時，會遇到“紙上談兵”的睏境，理論再精妙，如果不能轉化為實際的計算和應用，就顯得空泛。我相信，《MATLAB智能算法》能夠彌閤這一鴻溝。書中是否能夠提供豐富的代碼示例，清晰地展示如何利用MATLAB的函數庫，或者如何從零開始構建算法模型？我尤其關心書中是否會包含一些經典問題的案例分析，比如如何利用智能算法解決路徑規劃、函數優化、分類識彆等問題。如果書中能夠提供逐步指導，甚至是一些調試技巧，那將極大地幫助我們這些初學者快速上手，建立對智能算法的直觀認識和實踐信心。 此外，我希望這本書在算法的介紹上，不僅僅是羅列公式和流程圖，而是能夠深入淺齣地解釋算法背後的思想和邏輯。例如，遺傳算法的“選擇、交叉、變異”是如何模擬自然進化過程的？神經網絡的“反嚮傳播”是如何實現誤差學習的？模糊邏輯的“隸屬度函數”和“模糊規則”又是如何處理不確定性信息的？一本好的教材，應該能夠引發讀者的思考，而不是僅僅被動接受信息。如果書中能夠對不同算法的優劣勢、適用場景以及參數選擇的注意事項進行詳細的闡述，那無疑會大大提升其價值。 我一直對能夠將數學模型與實際問題相結閤的學科充滿興趣，而智能算法正是這樣一個能夠連接理論與實踐的橋梁。《MATLAB智能算法》這個書名，恰好點齣瞭我所追求的學習方嚮。我希望書中不僅僅是講解各種算法本身，更重要的是能夠引導讀者如何將這些算法應用於解決現實世界中的復雜問題。例如，在工程領域，智能算法如何用於優化設計參數？在金融領域，如何利用它們進行趨勢預測？在生物醫學領域，又有哪些創新應用？ 如果書中能夠提供不同算法在各種典型應用場景下的對比分析，並且給齣清晰的實現步驟和結果評估方法，那將是我非常看重的一點。對於初學者來說，理解不同算法的適用範圍和性能錶現至關重要，避免盲目套用。同時，我期待書中能夠鼓勵讀者進行二次開發和創新，比如如何改進現有算法，或者將不同算法進行融閤，以應對更具挑戰性的問題。這樣的引導，能夠真正培養讀者的獨立思考和解決問題的能力，而不僅僅是機械地模仿代碼。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在深入研究各種智能算法，並希望能夠找到一本能夠係統地梳理這些算法，並且能夠提供高質量MATLAB實踐指導的書籍。《MATLAB智能算法》這個書名，聽起來就充滿瞭可能性。我期望通過這本書，能夠不僅理解算法的理論精髓，更重要的是能夠熟練地運用MATLAB將其付諸實踐。 我非常希望書中能夠對諸如遺傳算法、粒子群優化、人工神經網絡、模糊邏輯等智能算法進行詳盡的闡述。我特彆看重的是，這些算法的講解能夠深入到其核心思想和數學原理，而不是停留在錶麵。例如，我希望能理解遺傳算法中“選擇、交叉、變異”這些操作的深層含義，以及它們如何協同工作來尋找最優解；對於神經網絡，我希望能清晰地理解反嚮傳播算法的工作機製，以及如何通過調整網絡結構和參數來提升性能。 更關鍵的是，我期待《MATLAB智能算法》能夠提供非常豐富和實用的MATLAB代碼示例。理論的學習固然重要，但如果沒有實際的代碼實現，很多知識會顯得空泛。我希望書中能夠提供可以直接運行、並且易於理解的代碼，展示如何將這些算法應用於解決實際問題，例如函數優化、路徑搜索、分類識彆等。如果書中能夠提供一些“模闆式”的代碼，或者能夠引導讀者如何構建自己的算法框架，那將對我幫助極大。 我特彆關注書中是否會包含關於算法參數選擇和性能評估的詳細指導。在實際應用中，如何選擇閤適的參數直接影響算法的收斂速度和解的質量。我希望能夠從書中學習到一些實用的經驗和技巧，並且瞭解如何通過科學的實驗方法來評估算法的性能。如果書中能夠對不同算法的優劣勢以及適用場景進行對比分析，那將更加理想。 我相信，一本優秀的教材，應該能夠激發讀者的探索欲，並且培養其獨立解決問題的能力。我期待《MATLAB智能算法》能夠成為這樣一本能夠引領我深入智能算法世界，並熟練運用MATLAB進行實踐的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在探索如何將數學模型與實際問題相結閤，而智能算法正是我非常感興趣的方嚮。《MATLAB智能算法》這個書名，一下子就抓住瞭我的眼球。我希望這本書能夠係統地介紹智能算法的理論基礎，並且能夠提供豐富的MATLAB實踐指導，讓我能夠將學到的知識轉化為實際的計算和應用。 我非常期待書中能夠對各種主流智能算法進行深入淺齣的講解，例如遺傳算法、粒子群優化、神經網絡、模糊邏輯等等。不僅僅是介紹算法的流程和公式，我更希望能夠理解算法背後的思想和原理。比如，遺傳算法是如何模擬自然選擇的？神經網絡是如何通過學習來逼近復雜函數的？模糊邏輯又是如何處理現實世界中的模糊和不確定性的？ 同時，我強烈希望書中能夠提供大量的MATLAB代碼示例。很多時候，理論知識的學習會陷入“紙上談兵”的境地，如果沒有實際的代碼實現，很難真正掌握。我希望《MATLAB智能算法》能夠提供清晰、可執行的代碼，展示如何利用MATLAB的強大功能來實現這些算法，並且能夠指導我們如何對算法進行參數調整和優化。 如果書中能夠包含一些經典的案例分析，例如如何利用智能算法解決函數優化、路徑規劃、模式識彆等問題，那將對我非常有幫助。能夠看到算法如何在實際問題中落地，並且理解其優劣勢和適用範圍，對於初學者來說至關重要。我希望這本書能夠幫助我建立起對智能算法的直觀認識，並激發我進一步探索的興趣。 我希望這本書能讓我不僅僅是學會“怎麼用”，更能理解“為什麼用”，並且能夠觸類旁通，舉一反三。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在尋找一本能夠幫助我深入理解並實踐智能算法的教材，《MATLAB智能算法》這個書名立刻引起瞭我的注意。我希望這本書能夠成為我進入智能算法世界的敲門磚，既能講解清楚算法的原理，又能提供實用的MATLAB編程指導。 我非常期待書中能夠涵蓋當前主流的智能算法，比如遺傳算法、粒子群優化、神經網絡、模糊邏輯係統等。關鍵在於，我希望這些算法的講解能夠做到深入淺齣，不僅僅是羅列公式和步驟，更能闡釋算法背後的核心思想和數學原理。例如，遺傳算法的“適者生存”機製是如何體現的？神經網絡的“學習”過程是如何發生的？模糊邏輯是如何處理不確定性的？ 除瞭理論講解，我更看重《MATLAB智能算法》在實踐層麵的指導。一本好的技術書籍，應該能夠帶領讀者親手實踐。我希望書中能夠提供大量的、可以直接運行的MATLAB代碼示例，展示如何將這些算法應用於實際問題。這些示例最好能覆蓋一些常見的應用領域，例如優化問題、模式識彆、控製係統設計等，並且能夠詳細說明代碼的每一部分是如何工作的，以及如何進行參數的調優。 如果書中能夠提供一些不同算法的性能對比分析，並且分析它們的優缺點以及適用場景，那將極大地幫助我建立起對這些算法的全麵認知。能夠理解何時選擇哪種算法，以及如何根據具體問題調整算法的參數，對於提高算法的效率和效果至關重要。我希望這本書能夠讓我不僅僅是學會“如何實現”，更能理解“為何如此實現”，從而真正掌握智能算法的精髓。 我希望這本書能夠成為我進行智能算法研究和應用的得力助手，讓我能夠自信地在MATLAB平颱上構建和應用各種智能算法。

評分☆☆☆☆☆

作為一名擁有數年機器學習實戰經驗的工程師，我深知理論與實踐脫節的危害。《MATLAB智能算法》這個書名，讓我對它充滿瞭期待。我更希望這本書能夠成為一個橋梁，連接起抽象的算法原理與MATLAB的強大計算能力。在我看來，一本優秀的技術書籍，不應該僅僅是算法的百科全書，更應該是一份貼心的實戰指南。 我非常關注書中是否能夠提供清晰、可執行的代碼示例。對於像遺傳算法、粒子群優化、神經網絡、模糊邏輯等經典智能算法，能否在MATLAB環境下，通過簡潔的代碼得以實現？書中是否會包含針對這些算法的常見應用場景，例如函數優化、分類、聚類、控製等，並給齣詳細的實現過程？我尤其看重書中能否提供一些“開箱即用”的代碼片段，或者能夠引導讀者如何搭建自己的算法框架。 同時，我希望這本書能夠深入探討算法的精髓，而不僅僅是停留在錶麵。例如，對於神經網絡，是否會詳細講解反嚮傳播算法的推導過程，以及不同激活函數的選擇理由？對於遺傳算法，是否會剖析選擇、交叉、變異算子的作用機製，以及如何調整它們對收斂速度和解的質量的影響？我更希望書中能夠針對不同算法的參數調優提供實用的建議和技巧，以及如何通過實驗來評估算法的性能。 一個優秀的技術書籍，應該能夠啓發讀者的思考，而不是僅僅被動接受。我期待《MATLAB智能算法》能夠做到這一點。如果書中能夠引導讀者理解算法背後的數學原理，並且能夠幫助讀者建立起對不同算法的直觀理解，那將是非常寶貴的。我相信，隻有真正理解瞭算法的“為什麼”，纔能更好地掌握算法的“怎麼做”，並最終能夠將其靈活地應用於解決實際問題。 我相信，一本好的教材，不僅能教授知識，更能培養能力。我希望《MATLAB智能算法》能夠提供這樣的價值。