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温正，孙华克编著 著

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• 机器学习
• 深度学习
• 神经网络
• 遗传算法
• 粒子群算法
• 模拟退火
• 模糊逻辑
• 数据分析

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302467748

商品编码：25564577929

开本：16开

出版时间：2017-09-01

页数：480

字数：756000

MATLAB智能算法 作  者:温正,孙华克 编著 定  价:89 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年09月01日 页  数:480 装  帧:平装 ISBN:9787302467748 ●第1部分 专题介绍
●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 人工智能的研究目标
●1.1.4 人工智能的研究方法
●1.2 人工智能的特征
●1.3 人工智能的应用
●1.3.1 机器思维
●1.3.2 机器感知
●1.3.3 机器行为
●1.3.4 机器学习
●1.3.5 机器计算
●1.3.6 分布式人工智能
●1.3.7 机器系统
●1.3.8 典型应用
●1.4 本章小结
●第2章 神经网络算法及其MATLAB实现
●2.1 神经网络基础
●部分目录

内容简介

本书以近期新推出的MATLAB 2016a软件为基础，详细介绍了各种智能算法的原理及其MATLAB在智能算法中的应用，是一种MATLAB智能算法设计的综合性参考书。
全书以智能算法原理及MATLAB应用为主线，结合各种应用实例，详细讲解了智能算法的MATLAB实现。全书分为两部共13章，靠前部分首先从人工智能概述开始，详细介绍了神经网络算法、粒子群算法、遗传算法、模糊逻辑控制、免疫算法、蚁群算法、小波分析算法及其MATLAB的实现方式等内容； 第二部分详细介绍了智能算法的工程中的应用问题，包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制和智能算法的综合应用等。
本书以工程应用为目标，内容深入浅出，讲解循序渐进，既可以作为高等院校理工科相关专业研究生、本科生的教材，也可作为广大科研工程技术人员等
温正,孙华克 编著 温正，北京航空航天大学博士后，现就职于航天某院所，精通MATLAB、ANSYS、Fluent等工程仿真计算软件。在靠前外期刊发表论文多篇，其中被EI检索3篇。申请并获得授权专利多项，曾获得国防科学技术成果奖等奖项，曾编写多本畅销计算机图书。 前言



美国MathWorks公司的MATLAB软件是一款用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。这款软件和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中首屈一指。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来实现智能算法设计要比用C、FORTRAN等语言更为方便。
在人工智能研究领域，智能算法是其重要的一个分支。目前智能计算正在蓬勃发展，研究人工智能的领域十分活跃。虽然智能算法研究水平暂时还很难使“智能机器”真正具备人类的智能，但是人工脑是人脑和生物脑的结合，这种结合将使人工智能的研究更广、更深。

智能计算不断地在探索智能的新概念、新理论、新方法和新技术，这等

《人工智能的基石：深入理解与实践》 一、 引言：迈向智能时代的必读书籍 当今世界，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，从智能助手到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，AI的应用场景层出不穷，深刻地改变着我们的工作方式和生活品质。然而，在这股智能浪潮之下，隐藏着一套复杂而精妙的数学理论和算法模型，它们是构建人工智能系统的坚实基石。若想真正理解AI的奥秘，掌握其核心技术，甚至参与到AI的创新与研发中，就必须深入探究这些“基石”的原理与实践。《人工智能的基石：深入理解与实践》正是这样一本旨在为读者构建完整AI知识体系的权威指南。本书不以某个特定的工具或框架为限制，而是聚焦于人工智能背后的核心思想、经典算法和前沿技术，力求让读者在理解原理的同时，也能掌握灵活运用这些知识解决实际问题的能力。 二、 本书核心内容概览：构建完整的AI知识图谱 本书将带领读者穿越人工智能的广阔天地，从基础概念出发，循序渐进地深入到各个关键领域。我们的目标是提供一个全面、系统且深入的学习体验，确保读者能够构建起牢固的AI知识图谱。 第一篇：智能的起点——数学基础与数据驱动 任何智能算法的出现都离不开坚实的数学支撑。本篇将回顾并讲解支撑人工智能的几大核心数学分支，包括： 线性代数： 向量、矩阵、张量等概念是处理高维数据和理解神经网络结构的基础。我们将重点关注其在数据表示、变换和优化中的作用。 概率论与数理统计： 理解数据的分布、不确定性以及进行推断是AI模型进行决策的关键。本篇将涵盖概率分布、统计推断、假设检验等核心概念。 微积分： 梯度下降等优化算法是训练AI模型的核心手段，而微积分则是理解这些算法的钥匙。我们将重点讲解导数、偏导数、链式法则及其在模型优化中的应用。 在数学基础之上，AI的强大之处在于其“数据驱动”的特性。本篇还将深入探讨： 数据预处理与特征工程： 真实世界的数据往往 messy。我们将学习如何进行数据清洗、缺失值处理、异常值检测，以及如何从原始数据中提取有意义的特征，为模型训练打下坚实基础。 数据可视化： 直观地理解数据分布、特征关系以及模型表现是至关重要的。本篇将介绍常用的数据可视化技术及其在探索性数据分析中的应用。 第二篇：经典人工智能算法的智慧 在掌握了基础数学工具后，我们将正式进入人工智能的核心算法领域，从经典到现代，层层剥开智能的面纱。 搜索算法： 从广度优先搜索（BFS）到深度优先搜索（DFS），再到A搜索算法，这些经典搜索策略是解决路径规划、问题求解等问题的基石，也是理解更复杂搜索机制的入门。 逻辑推理与专家系统： 了解基于规则的推理如何模拟人类的逻辑思维，以及如何构建能够提供专业知识的专家系统，是AI早期发展的重要分支。 机器学习的基石： 监督学习： 线性回归与逻辑回归： 学习最基础的回归与分类模型，理解模型拟合与决策边界的原理。 支持向量机（SVM）： 探索最大间隔分类器的强大之处，以及核函数在处理非线性问题中的作用。 决策树与随机森林： 学习如何构建易于理解和解释的树形模型，以及集成学习如何通过组合多个弱学习器提升性能。 K近邻（KNN）： 理解基于相似度的分类与回归方法。 无监督学习： 聚类算法（K-Means，DBSCAN）： 学习如何发现数据中的隐藏模式，将相似的数据点分组。 降维技术（PCA，t-SNE）： 掌握如何减少数据的维度，同时保留其重要信息，用于数据可视化和特征提取。 强化学习入门： 了解智能体如何通过与环境交互，学习最优策略以最大化累积奖励，为理解更复杂的决策过程打下基础。 第三篇：深度学习的革命——神经网络与模型架构 深度学习是当前人工智能领域最炙手可热的分支，其强大的能力主要源于多层神经网络的强大表示能力。本篇将系统介绍深度学习的理论与实践。 神经网络基础： 感知机与多层感知机（MLP）： 从最简单的神经元模型出发，理解神经网络的基本结构、激活函数和前向传播。 反向传播算法： 深入解析训练神经网络的核心算法——反向传播，理解误差如何逐层传递并用于更新模型参数。 优化器与正则化： 学习各种优化算法（如SGD、Adam）如何加速模型收敛，以及正则化技术（如L1、L2、Dropout）如何防止模型过拟合。 核心深度学习模型架构： 卷积神经网络（CNN）： 专为处理图像数据而设计，理解卷积层、池化层、全连接层的工作原理，以及在图像识别、目标检测等领域的应用。 循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM，GRU）： 专为处理序列数据（如文本、时间序列）而设计，理解其处理时序依赖的能力，以及在自然语言处理、语音识别等领域的应用。 Transformer模型： 当前自然语言处理领域的革命性模型，深入理解自注意力机制（Self-Attention）如何捕捉长距离依赖，以及其在机器翻译、文本生成等任务中的突破。 生成模型： 变分自编码器（VAE）： 学习如何构建能够学习数据分布并生成新数据的模型。 生成对抗网络（GAN）： 探索生成器与判别器之间的对抗博弈如何生成逼真的图像、音频等内容。 第四篇：人工智能的实践与未来 在掌握了理论知识和核心算法后，本书将引导读者将所学应用于实际问题，并展望人工智能的未来发展。 模型评估与选择： 学习如何科学地评估模型的性能（如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线），以及如何根据任务需求选择合适的模型。 迁移学习与少样本学习： 探索如何利用已有的模型和数据加速新任务的学习，特别是在数据量有限的情况下。 模型部署与应用： 了解如何将训练好的模型部署到实际应用中，使其能够为用户提供服务。 人工智能伦理与社会影响： 探讨AI发展带来的伦理挑战，如偏见、隐私、就业等问题，以及负责任的AI开发原则。 前沿探索： 简要介绍当前活跃的研究领域，如联邦学习、图神经网络、可解释AI等，激发读者的进一步探索兴趣。 三、 本书特色与价值 系统性与连贯性： 本书打破了零散知识点的学习模式，通过构建清晰的知识框架，确保读者能够理解AI各个模块之间的联系，形成完整的认知体系。 理论与实践并重： 在深入讲解算法原理的同时，本书会穿插大量的概念性例子和思考题，引导读者主动思考，并将理论知识转化为实际操作能力。 严谨且易于理解： 语言力求严谨，但避免过度学术化，通过直观的类比和解释，让复杂的概念变得易于理解。 面向未来： 除了经典的算法，本书还会介绍当前最前沿的技术和发展趋势，帮助读者紧跟AI发展的步伐。 自我驱动的学习体验： 本书旨在培养读者的独立思考和解决问题的能力，成为其在AI领域持续学习的强大支撑。 四、 读者对象 本书适合以下人群： 计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的学生： 作为教材或参考书，系统学习AI的核心理论与算法。 对人工智能感兴趣的开发者和工程师： 希望深入理解AI背后的原理，提升技术栈，并将AI技术应用于实际产品开发。 希望跨领域转入AI行业的从业者： 快速建立起全面的AI知识体系，为职业转型打下坚实基础。 科研人员和数据科学家： 梳理AI知识体系，为更深入的研究和创新提供理论支撑。 对AI充满好奇心的普通读者： 在具备一定数学和编程基础的前提下，希望深入了解AI工作原理，揭开智能的面纱。 五、 结语 人工智能的时代已经来临，理解并掌握其核心技术是把握未来机遇的关键。《人工智能的基石：深入理解与实践》将是您探索AI奥秘、构建智能未来的得力助手。本书不仅是知识的传授，更是思维方式的引导，是您在智能时代扬帆远航的坚实起点。

评分☆☆☆☆☆

读完《MATLAB智能算法》的部分章节，我最大的感受就是作者在讲解方式上非常有条理，而且考虑得非常周全。每介绍一个新的算法，他都会先从算法的起源、核心思想出发，用通俗易懂的语言解释其原理，确保读者能够理解其“为什么”这样工作，而不是仅仅停留在“怎么做”。然后，他会紧接着给出具体的MATLAB代码实现，并且对代码的每一个关键部分都进行了详细的注释，解释了其功能和作用。更难能可贵的是，他还提供了清晰的仿真结果图和数据分析，直观地展示了算法的性能和效果。这一点对于初学者来说尤为重要，能够帮助我们快速建立起对算法的感性认识，并验证自己的理解是否正确。我之前学习其他算法时，常常因为缺乏直观的演示而感到迷茫，而这本书的这种“理论+代码+结果”的模式，就像一位耐心的老师，一步步带着我走进智能算法的世界，让我不再感到孤立无援。

评分☆☆☆☆☆

《MATLAB智能算法》这本书给我最深刻的印象是其内容的深度和广度都相当可观。它并没有止步于介绍一些基础的智能算法，而是深入到了一些更具挑战性的领域，例如深度学习中的一些核心概念和模型，以及一些在特定领域如优化、控制等方面的进阶应用。我尤其对其中关于神经网络的章节印象深刻，作者不仅详细阐述了不同类型神经网络的结构和工作原理，还通过具体的MATLAB实现，展示了如何在实际问题中构建和训练神经网络。这对于我目前正在进行的一些机器学习项目非常有指导意义。此外，书中还涉及了模糊逻辑、支持向量机等多种算法，并且将它们与MATLAB紧密结合，提供了一套完整的学习和实践框架。这种丰富的内容，让我觉得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一个智能算法的百科全书，能够满足不同层次读者的学习需求，也能为我提供持续的学习动力。

评分☆☆☆☆☆

我发现《MATLAB智能算法》这本书在案例选择上非常贴合实际需求，而且作者在讲解案例时，并没有回避一些实际应用中可能会遇到的难点。比如，在讲解某种优化算法时，他会详细分析在面对大规模数据或者复杂约束条件时，如何对算法进行改进和调优，以达到更好的性能。这种“接地气”的讲解方式，让我感觉非常有价值。很多教程只是给出了一个理想化的模型，但在实际工作中，情况往往要复杂得多。这本书提供的案例，很多都来自于科研和工程领域的实际问题，例如机器人路径规划、金融预测、图像识别等，这让我能够清晰地看到智能算法在这些领域的应用前景，也能够让我意识到，在实际应用中，还需要考虑很多细节问题，比如参数选择、数据预处理、模型评估等等。这种注重实操和细节的讲解，让我对如何将这些算法真正应用到我的工作中，有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给我一种莫名的亲切感，淡雅的蓝色背景配上醒目的白色书名，没有花哨的插图，却传递出一种沉稳而专业的学术气息。刚拿到手，就感觉到纸张的质感很不错，厚实且带有微微的韧性，翻阅时声音清脆，让人忍不住多翻几页。我之前涉猎过一些关于算法的书籍，但很多都停留在理论层面，读起来枯燥乏味，也难以找到实际应用的落脚点。然而，《MATLAB智能算法》的目录呈现出的内容，让我对它充满了期待。它似乎不仅仅是罗列算法的定义和公式，而是更注重如何通过MATLAB这个强大的工具，将这些抽象的理论具象化，并引导读者一步步实践。特别是看到“遗传算法在图像去噪中的应用”、“粒子群优化在路径规划中的实现”这类章节标题时，我仿佛已经看到了一个个生动的案例，脑海中也浮现出了代码的框架。这种理论与实践相结合的编排方式，对于我这样希望将所学知识转化为实际解决问题能力的人来说，无疑是极大的福音。我迫不及待地想深入其中，去感受算法的魅力，去学习如何用MATLAB构建出智能的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正帮助我提升数据分析和建模能力的教材，而《MATLAB智能算法》这本书，可以说超出了我的预期。它不仅仅是教我如何使用MATLAB的一些函数，更是教会了我如何从问题的本质出发，选择合适的智能算法，并将其有效地转化为可执行的代码。书中对于算法的推导和数学原理的讲解，虽然严谨，但又不会过于晦涩，能够让有一定数学基础的读者轻松理解。而且，作者在讲解过程中，会穿插一些关于算法优缺点、适用场景的分析，这对于我这种希望能够融会贯通、灵活运用算法的人来说，非常有帮助。我尤其喜欢书中提供的一些思考题和课后练习，能够促使我去主动思考和动手实践，巩固所学知识。这本书的价值在于，它不仅仅是一个工具书，更像是一位经验丰富的导师，能够引导我不断探索智能算法的奥秘，并帮助我真正掌握这门技术。