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邓方安，周涛，俆扬著 著

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• 软计算
• 人工智能
• 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

店铺： 智博天恒图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030212740

商品编码：29370211591

包装：平装

出版时间：2008-03-01

图书基本信息
图书名称	软计算方法理论及应用
作者	邓方安,周涛,俆扬著
定价	32.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030212740
出版日期	2008-03-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.300Kg

内容简介

本书系统地介绍了现代软计算方法的基本内容，力图概括外的*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。

作者简介

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，在外杂志和学术会议上独立或合作发表学术论文500余篇。在外合作出版著作8部。先后培养博士后9人、

目录

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。

文摘

序言

《计算之巅：跨越边界的智能求解》 在信息爆炸的时代，我们面临的许多问题，其复杂性已远远超出传统算法所能高效解决的范畴。从预测难以捉摸的市场波动，到诊断隐匿的疾病信号，再到设计最优化的交通网络，抑或是理解人脑神经网络的奥秘，这些都指向一个共同的挑战：如何构建能够处理不确定性、模糊性，甚至能够从海量、噪声数据中学习并作出智能决策的计算系统。 《计算之巅：跨越边界的智能求解》并非一本孤立于现有知识体系的理论著作，它旨在勾勒出当前计算科学领域正蓬勃发展的一系列革新性方法，这些方法正在深刻地重塑我们理解和解决复杂问题的能力。本书将带领读者踏上一段探索计算智能前沿的旅程，聚焦于那些能够模拟、延伸甚至超越人类认知能力的计算范式。 一、 模糊逻辑：拥抱不确定性的智慧之光 现实世界充斥着模糊和不精确的信息。“天冷”、“速度快”、“身高很高”，这些表述在精确的二元逻辑中难以被量化，但人类却能凭借直觉和经验轻松理解。模糊逻辑（Fuzzy Logic）应运而生，它提供了一种数学化的框架，允许我们处理这些“含糊不清”的概念。 本书将深入剖析模糊逻辑的核心概念，包括模糊集、隶属函数、模糊规则以及模糊推理。我们将探讨如何构建一个能够理解和操作模糊信息的系统，例如，在智能家居领域，如何让空调根据“当前温度偏高”和“房间内人数较多”这样的模糊指令，自动调节到“舒适”的温度。我们将详细介绍模糊控制器（Fuzzy Controller）的设计原理，展示其在工业自动化、过程控制等领域的成功应用，例如在洗衣机中，模糊逻辑可以根据衣物类型、脏污程度等模糊信息，智能选择最佳的洗涤程序，而无需用户进行繁琐的参数设置。 此外，本书还将考察模糊逻辑与其他计算方法的结合，例如模糊神经网络，如何进一步增强系统的鲁棒性和学习能力。我们将通过生动的案例分析，阐释模糊逻辑如何“化腐朽为神奇”，将那些看似无法量化的问题转化为可计算、可优化的过程。 二、 神经网络与深度学习：模拟大脑的感知与学习 生物的神经网络拥有令人惊叹的学习和适应能力，这激发了计算科学家构建人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的灵感。从最初的感知机（Perceptron）到如今令人瞩目的深度学习（Deep Learning），神经网络已成为人工智能领域的核心驱动力。 本书将系统介绍神经网络的基本结构和工作原理，包括神经元模型、激活函数、前向传播与反向传播算法。我们将重点阐述多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）如何通过多层非线性变换，学习到复杂的输入-输出映射关系。 本书将花费大量篇幅介绍深度学习的革命性进展。我们将深入探讨卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在图像识别、目标检测等领域的卓越表现，解析其在层级特征提取方面的优势。例如，通过多层卷积和池化操作，CNN能够逐步捕捉图像中的边缘、纹理、形状等抽象特征，最终实现高精度的物体识别。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）及其变种，如长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU），将在本书中得到重点关注。我们将阐释这些网络如何通过引入“记忆”机制，有效地处理序列数据，这使得它们在自然语言处理（如机器翻译、文本生成）、语音识别、时间序列预测等任务上取得了突破性的进展。 本书还将探讨生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）的强大生成能力，以及它们在图像合成、风格迁移等方面的应用。我们将解析GAN的双生成器-判别器对抗训练过程，揭示其如何生成逼真且具有创造性的内容。 三、 进化计算：从自然选择中汲取优化灵感 自然界中，生物通过漫长的进化过程，不断适应环境，优化自身。进化计算（Evolutionary Computation, EC）正是借鉴了这一思想，将遗传、变异、选择等生物进化机制应用于解决优化问题。 本书将详细介绍几种主要的进化计算算法，包括遗传算法（Genetic Algorithms, GA）、遗传编程（Genetic Programming, GP）和进化策略（Evolution Strategies, ES）。我们将深入剖析遗传算法的编码方式、选择操作（如轮盘赌选择、锦标赛选择）、交叉操作（如单点交叉、多点交叉）和变异操作，以及它们如何协同工作，在搜索空间中寻找最优解。 我们将展示遗传算法如何应用于解决诸如旅行商问题（Traveling Salesperson Problem, TSP）、背包问题（Knapsack Problem）等NP-hard问题，并与其他优化方法进行比较。 遗传编程（GP）作为遗传算法的扩展，能够直接演化出计算程序或模型，本书将介绍其语法树表示、基因操作以及在自动程序设计、函数逼近等领域的应用。 进化策略（ES）以其对实数编码的优化能力而闻名，本书将介绍其变异和选择策略，以及在连续优化问题中的适用性。 通过丰富的实例，我们将说明进化计算如何在设计优化、参数调优、机器学习模型搜索等复杂领域发挥重要作用，为求解那些传统方法难以攻克的难题提供了新的视角和强大的工具。 四、 粒子群优化与蚁群优化：群体智慧的汇聚 除了模拟生物的进化，自然界中的群体协作行为也为计算优化提供了宝贵的启示。粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）是其中具有代表性的两类算法。 本书将深入讲解粒子群优化算法的原理。我们将解析粒子在搜索空间中的运动规则，包括其速度和位置更新公式，以及“个体最优”和“全局最优”对粒子行为的影响。我们将展示PSO如何通过群体成员之间的信息共享，快速收敛到问题的最优解。 蚁群优化算法的灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素。本书将详细阐述ACO的设计思想，包括信息素的更新机制、蚂蚁的路径选择规则，以及如何利用正反馈机制，逐步发现最优路径。我们将通过经典的图论问题，如最短路径问题、旅行商问题等，来演示ACO的应用。 这些基于群体智慧的算法，以其简洁的机制和出色的性能，在路径规划、调度问题、特征选择等多个领域得到了广泛的应用。 五、 智能体的协作与交互：构建分散式智能 在现代复杂系统中，越来越多的智能体（Agent）需要协同工作，以完成共同的任务。本书将探讨多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的设计理念，以及智能体之间的协作与竞争机制。 我们将介绍分布式问题求解（Distributed Problem Solving, DPS）的概念，以及如何将复杂问题分解给不同的智能体，并通过通信和协调来求解。本书将涵盖智能体通信协议、协商机制以及冲突解决策略。 我们将讨论智能体在环境中的学习和适应能力，以及如何构建能够进行博弈和策略学习的智能体。这将为构建更具鲁棒性和适应性的分散式智能系统奠定基础。 结论：迈向融合与通用智能 《计算之巅：跨越边界的智能求解》旨在揭示上述各类智能计算方法并非孤立存在，而是可以相互借鉴、融合，共同推动人工智能向更高级、更通用的方向发展。本书将通过理论讲解、算法剖析和案例分析，为读者构建一个全面而深入的智能计算知识体系。 本书的读者群体广泛，包括计算机科学、人工智能、控制工程、运筹学、自动化、生物信息学等领域的学生、研究人员和工程师。无论您是希望掌握前沿计算技术以解决实际工程问题，还是致力于探索计算智能的理论边界，本书都将为您提供宝贵的洞见和实用的方法。 我们相信，通过对这些“计算之巅”方法的深入理解和灵活运用，我们能够更好地应对21世纪日益严峻的复杂挑战，开启智能计算的新篇章。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我最近读过的最让我着迷的技术书籍之一，尽管我之前对这个领域了解不多。作者深入浅出地介绍了软计算的理论基础，从模糊逻辑、神经网络到进化计算，每一个概念都讲解得非常透彻。一开始，我担心会遇到晦涩难懂的数学公式和抽象的理论，但事实证明我的担忧是多余的。作者通过大量的实例，将这些复杂的概念形象化，让我能够清晰地理解它们是如何工作的。 举个例子，在讲解模糊逻辑的部分，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是用生活中的例子，比如“温度高”、“速度快”等模糊的描述，来解释如何用隶属度函数将其转化为计算机可以理解的数值。这种方法让我一下子就豁然开朗，原来那些看似主观的判断，背后有着严谨的数学模型。而神经网络的部分，作者则详细剖析了感知机、多层感知机以及各种激活函数的作用，并解释了反向传播算法是如何让网络“学习”的。我特别喜欢作者对BP算法的图示讲解，配合代码示例，让我对模型的训练过程有了直观的认识。 书中还详细阐述了进化计算，包括遗传算法、遗传编程等。作者用“适者生存”的自然选择原理来类比，解释了算法如何通过迭代优化来寻找最优解。我尝试着跟着书中的例子，用Python实现了一个简单的遗传算法来解决旅行商问题，虽然结果不完美，但整个过程让我深刻体会到了算法的强大之处。总而言之，这本书为我打开了一个全新的技术视野，让我对人工智能的底层技术有了更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一场思维的盛宴，它让我重新审视了“智能”的本质，以及如何通过非传统的方式来模拟和实现它。我一直觉得，现实世界中的很多问题，用传统的精确计算方法来解决，往往是事倍功半，甚至根本无法解决。而这本书所介绍的软计算方法，恰恰提供了一种处理模糊性、不确定性和不完全信息的强大工具。 作者在讲解神经网络时，并没有仅仅停留在“黑箱”的层面，而是深入剖析了其基本构成单元——神经元的工作原理，以及多层感知机如何通过层层递进的学习来提取更高级别的特征。我尤其对作者用一个比喻来解释权值更新的过程印象深刻：就像是在不断地调整一个旋钮，直到找到最能让输出符合预期的位置。这种形象的比喻，让我对复杂的数学推导有了更直观的理解。 而进化计算的部分，则让我看到了计算的“生命力”。作者将遗传算法描述成一个充满竞争和演化的过程，通过选择、交叉和变异，不断产生新的“个体”，并从中筛选出最优的解决方案。这让我联想到很多自然界的生物进化过程，不禁感叹计算与生命之间的奇妙联系。读完这本书，我对那些能够自主学习、适应环境的人工智能系统有了更深的理解，也看到了软计算在解决现实世界复杂问题方面的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是打开了一扇通往全新计算世界的大门。它没有使用那些过于学术化、令人望而生畏的语言，而是用一种更加平易近人的方式，将软计算的精髓呈现在我面前。我一直对人工智能领域充满兴趣，但总是觉得那些最核心的技术太难理解。这本书恰好填补了我的知识空白。 在讲到神经网络的时候，作者并没有上来就丢给我一堆公式，而是先从生物神经元的工作原理讲起，然后自然地过渡到人工神经网络的模型。这种循序渐进的方式，让我能够一步步地理解神经网络的构成和学习过程。我尤其喜欢作者对反向传播算法的讲解，他用了一个非常生动的例子，比如“沿着山坡往下走”，来比喻梯度下降的过程，让我一下子就抓住了核心思想。 本书对进化计算的介绍也让我印象深刻。作者将遗传算法的各种操作，如选择、交叉、变异，比作生物进化的过程，让我能够直观地理解算法是如何通过迭代来优化解的。他甚至还通过一个具体的例子，展示了如何用遗传算法来求解一个实际问题，这让我看到了理论与实践结合的可能性。总的来说，这本书让我对软计算有了更全面的认识，也激发了我进一步学习和探索这个领域的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何让机器更“智能”这个问题感到好奇，尤其是那些看似需要人类直觉和经验才能解决的问题。这本书无疑为我提供了一个非常棒的切入点。它系统地梳理了软计算的核心思想，也就是如何处理不确定性、模糊性和不完整的信息，这与我们日常生活中处理信息的方式非常相似。作者在开篇就提出了一个很有趣的观点：现实世界的大部分问题都不是精确的，而是模糊的，而传统的精确计算方法往往难以有效应对。 本书对我最深刻的启发在于，它展示了如何利用仿生智能来解决复杂问题。神经网络的部分，让我对深度学习的底层逻辑有了更清晰的认识。我过去只知道深度学习很厉害，但具体是怎么工作的，总觉得隔着一层纱。这本书通过对神经元、层级结构、权值更新等基本要素的详细讲解，让我看到了这些“黑箱”是如何被一步步构建起来的。尤其是对反向传播算法的剖析，虽然涉及一些数学推导，但作者结合图示和文字解释，让我能够理解梯度下降的核心思想，以及它是如何指导网络进行学习的。 另外，进化计算的章节也让我大开眼界。作者用生动有趣的语言描述了遗传算法中的选择、交叉、变异等操作，并将其应用于优化问题。我曾尝试过一些简单的优化算法，但总觉得效率不高。这本书让我看到了另一种解决问题的思路，那就是通过模拟自然选择的过程，让算法“进化”出解决方案。读完这本书，我对如何构建能够自主学习和适应环境的智能系统充满了兴趣，也看到了软计算在各个领域的广阔应用前景。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能理论感兴趣的普通读者，我一直在寻找一本能够系统介绍软计算核心概念的书籍，而这本书恰好满足了我的需求。它并没有直接跳到复杂的应用层面，而是从最基础的理论讲起，循序渐进地引导读者进入软计算的世界。我最欣赏的是作者处理概念的清晰度，即使是像模糊逻辑、神经网络、进化计算这样看似抽象的领域，也被解释得十分易懂。 在介绍模糊逻辑时，作者并没有止步于理论定义，而是通过一系列生活化的场景，如交通信号灯的控制、家用电器的调节等，生动地展示了模糊逻辑如何弥合人类的模糊语言和计算机的精确语言之间的鸿沟。这让我明白了，原来那些我们习以为常的“智能”功能，背后有着如此巧妙的逻辑设计。神经网络的部分，作者花了很多篇幅来讲解不同的网络结构和学习算法。我特别喜欢他对感知机模型和多层感知机模型的对比分析，以及对反向传播算法原理的深入剖析。通过丰富的图解和伪代码，我能够清晰地理解神经网络是如何通过不断调整权重来逼近真实函数的。 此外，本书对进化计算的介绍也让我耳目一新。作者用“适者生存”的自然法则来类比遗传算法，解释了如何通过模拟自然选择的过程来寻找最优解。这让我看到了解决复杂优化问题的一种全新的、更具创造性的方法。总的来说，这本书为我系统地构建了软计算的理论框架，让我能够更好地理解和应用这些强大的技术。