MATLAB智能算法超級學習手冊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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MATLAB技術聯盟，高飛 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
• 數據分析

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115348791

版次：01

商品編碼：11450026

品牌：異步圖書

包裝：平裝

叢書名： 工程軟件應用詳解

開本：16開

齣版時間：2014-05-01

頁數：482

正文語種：中文

內容簡介

　　MATLAB為廣大科研工作者的必備工具之一，智能算法在工程實際上得到較廣泛的應用。《MATLAB智能算法超級學習手冊》基於MATLAB R2013a軟件，全麵地介紹和舉例驗證智能算法的有效性。
　　智能算法種類較多，《MATLAB智能算法超級學習手冊》的內容主要包括馬爾科夫鏈模型、層次分析法、粒子群算法、遺傳算法、蟻群算法、魚群算法、PID控製算法、神經網絡算法等。智能算法對於很多初學者而言，有一定的睏難，很難理解程序流程、數據的運算過程，因此給實際應用帶來睏難。本書將圍繞智能算法展開綜述，深入淺齣地介紹和分析各類智能算法，用智能算法解決工程應用問題。
　　《MATLAB智能算法超級學習手冊》以工程應用為目標，深入淺齣，實例引導，講解詳實，適閤作為理工科高等院校研究生、本科生的教學用書，也可作為廣大科研和工程技術人員的參考用書。

內頁插圖

目錄

目　錄

第1章　MATLAB基礎知識　1
1．1　MATLAB簡介　1
1．2　矩陣的錶示　4
1．2．1　數值矩陣的生成　5
1．2．2　符號矩陣的生成　6
1．2．3　特殊矩陣的生成　7
1．3　符號變量的應用　9
1．3．1　質點係的轉動慣量問題　10
1．3．2　油罐剩餘油量體積的求解　10
1．3．3　光的反射定理的論證　12
1．4　綫性方程組的求解　14
1．4．1　齊次綫性方程組的通解　14
1．4．2　非齊次綫性方程組的通解　15
1．4．3　綫性方程組的LQ解法　17
1．5　簡單工程應用分析　18
1．5．1　內燃機轉角與升程插值模型　18
1．5．2　航行區域警示綫模型　19
1．6　本章小結　22

第2章　種群競爭微分方程的求解　23
2．1　種群競爭微分方程模型　23
2．2　種群競爭模型的討論　29
2．3　本章小結　33

第3章　基於Markov的食品物價趨勢預測　34
3．1　問題背景　34
3．1．1　食品零售價格數據　34
3．1．2　問題的提齣　35
3．2　食品分類模型基本假設　35
3．3　食品價格數值分類求解　36
3．3．1　食品聚類分類　36
3．3．2　食品價格特點分析　38
3．4　食品價格增長率分類求解　46
3．4．1　食品屬性分類　47
3．4．2　食品價格特點分析　47
3．5　食品價格趨勢預測　53
3．5．1　食品價格預測模型基本假設　53
3．5．2　食品價格預測模型符號說明　53
3．5．3　食品價格預測模型的建立與求解　54
3．6　本章小結　62

第4章　基於時間序列的物價預測算法　63
4．1　時間序列的基本概念　63
4．2　非平穩時間序列變動的影響因素與測定模型　64
4．3　時間序列的預測方法　64
4．3．1　季節變動分析　65
4．3．2　循環變動分析　65
4．4　食品價格分析　66
4．5　灰色關聯分析　67
4．5．1　灰色預測建模　68
4．5．2　食品價格趨勢預測　70
4．6　時間序列指數平滑預測法　76
4．6．1　一次指數平滑預測法　76
4．6．2　二次指數平滑預測法　77
4．6．3　三次指數平滑法　78
4．7　時間序列綫性二次移動平均法　80
4．8　本章小結　85

第5章　基於層次分析法的食堂服務質量評價算法　86
5．1　問題的背景　86
5．2　層次分析法　87
5．2．1　層次分析法的特點　87
5．2．2　層次分析法的應用　87
5．2．3　層次分析法的基本原理與步驟　88
5．2．4　層次分析法應用舉例　92
5．3　學生食堂就餐服務質量滿意度　96
5．3．1　食堂服務質量評價模型基本假設　96
5．3．2　食堂服務質量評價模型分析　96
5．3．3　食堂服務質量評價模型符號說明　97
5．3．4　食堂服務質量評價模型的建立與求解　97
5．4　本章小結　104

第6章　MATLAB優化工具箱的使用　105
6．1　綫性規劃問題　105
6．2　foptions函數　107
6．3　非綫性規劃問題　108
6．3．1　有約束的一元函數的最小值　108
6．3．2　無約束的多元函數最小值　109
6．3．3　有約束的多元函數最小值　111
6．3．4　二次規劃問題　114
6．4　“半無限”有約束的多元函數最優解　117
6．5　極小化極大問題　121
6．6　多目標規劃問題　123
6．7　最小二乘最優問題　126
6．7．1　約束綫性最小二乘　126
6．7．2　非綫性麯綫擬閤　128
6．7．3　非綫性最小二乘　129
6．7．4　非負綫性最小二乘　131
6．8　非綫性方程求解　131
6．8．1　非綫性方程的解　132
6．8．2　非綫性方程組的解　132
6．9　本章小結　134

第7章　基於RBF網絡的優化逼近　135
7．1　RBF神經網絡　135
7．1．1　RBF網絡特點　136
7．1．2　RBF網絡結構　136
7．1．3　RBF網絡的逼近　136
7．2　模糊RBF網絡　140
7．2．1　網絡結構　141
7．2．2　基於模糊RBF網絡的逼近算法　142
7．3　基於遺傳算法的RBF網絡逼近　145
7．4　RBF網絡自校正控製　152
7．4．1　自校正控製算法　153
7．4．2　RBF網絡自校正控製算法　153
7．5　本章小結　157

第8章　自適應模糊控製算法　158
8．1　模糊控製　158
8．1．1　模糊係統的設計　159
8．1．2　模糊係統的逼近精度　159
8．1．3　模糊逼近仿真　160
8．2　間接自適應模糊控製　165
8．2．1　一般模糊係統　166
8．2．2　自適應模糊控製器的設計　167
8．2．3　穩定性分析　167
8．2．4　間接自適應模糊控製仿真　169
8．3　直接自適應模糊控製　175
8．3．1　問題描述　175
8．3．2　控製器的設計　176
8．3．3　自適應律設計　177
8．3．4　直接自適應模糊控製仿真　179
8．4　本章小結　182

第9章　基於PID的控製算法　183
9．1　PID控製原理　183
9．2　專傢PID控製　184
9．3　增量式PID控製算法及其仿真　188
9．4　積分分離式PID控製算法及其仿真　191
9．5　基於卡爾曼濾波器的PID控製　195
9．6　本章小結　203

第10章　基於LQR+PID的倒立擺控製算法　204
10．1　背景　204
10．2　綫性係統　205
10．2．1　狀態空間基本定義　205
10．2．2　狀態空間錶達式　205
10．2．3　係統狀態綫性變換　206
10．2．4　綫性係統的能控性　207
10．3　最優控製　208
10．3．1　綫性二次型控製　208
10．3．2　LQR狀態反饋矩陣求解　210
10．3．3　PID控製　211
10．3．4　PID狀態反饋矩陣求解　212
10．4　倒立擺係統　213
10．4．1　一級倒立擺係統分析　214
10．4．2　利用LQR法設計控製器　215
10．4．3　利用PID法設計控製器　219
10．5　倒立擺係統平衡控製係統設計　220
10．5．1　Simulink設計仿真　220
10．5．2　綫性二次型倒立擺控製　220
10．5．3　PID倒立擺控製　222
10．6　本章小結　223

第11章　基於粒子群算法的尋優計算　224
11．1　基本粒子群算法　224
11．2　粒子群算法的收斂性　227
11．3　粒子群算法函數極值求解　228
11．3．1　一維函數全局最優　229
11．3．2　經典測試函數　231
11．3．3　無約束函數極值尋優　237
11．3．4　有約束函數極值尋優　240
11．3．5　有約束函數極值APSO尋優　243
11．4　MATLAB優化工具箱簡介　248
11．5　本章小結　249

第12章　基本粒子群改進算法分析　250
12．1　基本粒子群算法　250
12．1．1　基本PSO算法　250
12．1．2　PSO算法基本特點　252
12．1．3　基本PSO算法流程　252
12．2　粒子群算法改進　253
12．3　提高粒子群算法效率　254
12．3．1　帶慣性權重的PSO算法　254
12．3．2　權重綫性遞減的PSO算法　255
12．3．3　自適應權重的PSO算法　259
12．3．4　隨機權重策略的PSO算法　260
12．3．5　增加收縮因子的PSO算法　262
12．3．6　其他參數的變化　265
12．4　本章小結　273

第13章　基於免疫算法的物流中心選址　274
13．1　物流中心選址問題　274
13．2　免疫算法的基本思想　275
13．3　基於免疫優化算法的物流中心選址問題求解　276
13．3．1　初始群體的産生　277
13．3．2　解的多樣性評價　277
13．3．3　免疫操作　278
13．3．4　模型求解　279
13．4　本章小結　289

第14章　基於人工免疫的粒子群聚類算法　290
14．1　聚類分析　290
14．2　PSO優化算法分析　291
14．2．1　粒子群優化算法　291
14．2．2　PSO算法改進策略　292
14．3　人工免疫特性分析　292
14．3．1　生物免疫係統及其特性　292
14．3．2　種群分布熵　293
14．3．3　平均粒距　293
14．3．4　精英均值偏差　293
14．4　基於人工免疫的粒子群優化算法　294
14．4．1　PSO函數極值求解　295
14．4．2　粒子群聚類算法理論分析　297
14．4．3　粒子群算法實現流程　299
14．4．4　種群多樣性聚類分析　300
14．5　本章小結　310

第15章　基於ART的植物種類自動分類　311
15．1　ART網絡分類算法簡介　311
15．1．1　人工神經網絡實際應用　311
15．1．2　ART網絡　312
15．2　植物種類自動分類研究　312
15．2．1　植物種類簡介　312
15．2．2　植物分類　313
15．3　基於ART的植物種類數據自動分類研究　313
15．3．1　神經網絡簡介　313
15．3．2　自適應共振理論　315
15．3．3　ART1網絡結構　315
15．3．4　ART1運行過程　317
15．4　本章小結　320

第16章　基於貝葉斯網絡的數據預測　321
16．1　貝葉斯統計方法　321
16．2　貝葉斯預測方法　323
16．3　貝葉斯網絡的數據預測　325
16．4　本章小結　328

第17章　基於遺傳算法的尋優計算　329
17．1　遺傳算法的尋優計算　329
17．2　基於GA的三維麯麵極值尋優　338
17．3　基於GA_PSO算法的尋優計算　345
17．4　本章小結　348

第18章　基於遺傳算法的TSP求解　349
18．1　旅行商問題分析　349
18．1．1　遺傳算法簡介　349
18．1．2　遺傳算法現狀分析　350
18．2　遺傳算法的特點　351
18．3　遺傳算法中各算子的特點　352
18．3．1　選擇算子(selection)　352
18．3．2　交叉算子(crossover)　352
18．3．3　變異算子(mutation)　353
18．4　遺傳算法的基本步驟　353
18．4．1　編碼　354
18．4．2　初始群體的生成　354
18．4．3　雜交　355
18．4．4　適應度值評估檢測　355
18．4．5　選擇　355
18．4．6　變異　355
18．4．7　中止　355
18．5　基於GA的旅行商問題求解　356
18．5．1　TSP問題定義　356
18．5．2　TSP算法框架　356
18．5．3　TSP算法流程框圖　357
18．5．4　固定地圖TSP求解　358
18．5．5　隨機地圖TSP求解　359
18．6　遺傳算法討論　365
18．6．1　編碼錶示　366
18．6．2　適應度函數　366
18．6．3　選擇策略　366
18．6．4　控製參數　366
18．7　本章小結　366

第19章　基於蟻群算法的路徑規劃計算　367
19．1　基於蟻群算法的二維路徑規劃算法　367
19．1．1　MAKLINK圖論　367
19．1．2　蟻群算法理論　368
19．1．3　Dijkstra算法　369
19．1．4　路徑規劃問題分析求解　369
19．2　基於蟻群算法的三維路徑規劃算法　378
19．2．1　三維空間抽象建模　378
19．2．2　三維路徑問題　379
19．2．3　信息素更新　379
19．2．4　可視搜索空間　380
19．2．5　蟻群搜索策略　380
19．2．6　路徑規劃問題分析求解　381
19．3　本章小結　388

第20章　基於蟻群算法的TSP求解　389
20．1　蟻群算法理論研究現狀　389
20．2　蟻群算法的基本原理　391
20．3　基於ACO的TSP求解　394
20．4　基於ACO_PSO的TSP求解　398
20．5　本章小結　408

第21章　基於模擬退火的粒子群算法　409
21．1　基於模擬退火的粒子群算法　409
21．1．1　模擬退火算法的提齣　409
21．1．2　模擬退火算法的步驟　410
21．1．3　模擬退火的粒子群算法　410
21．2　本章小結　416

第22章　基於人群搜索算法的函數優化　417
22．1　SOA算法的基本原理　417
22．1．1　利己行為　417
22．1．2　利他行為　418
22．1．3　預動行為　418
22．1．4　不確定性行為　418
22．2　人群搜索算法　418
22．2．1　搜索步長的確定　419
22．2．2　搜索方嚮的確定　420
22．2．3　搜尋者個體位置的更新　420
22．2．4　算法的實現　420
22．3　基於人群搜索算法的函數優化　421
22．3．1　優化函數的選擇　421
22．3．2　函數優化的結果　421
22．4　本章小結　432

第23章　數控機床進給伺服係統的SOA-PID參數整定　433
23．1　SOA算法在PID控製中的運用　433
23．1．1　PID控製原理　433
23．1．2　PID的離散化處理　434
23．1．3　基於SOA的PID參數整定的基本原理　434
23．2　基於SOA的PID參數整定的設計方案　435
23．2．1　參數的編碼　435
23．2．2　適應度函數的選取　435
23．2．3　算法流程　436
23．2．4　算法實例　436
23．2．5　PID參數整定結果　436
23．3　數控機床進給伺服係統的數學模型　454
23．3．1　數控機床進給伺服係統的PMSM數學模型　454
23．3．2　矢量變換原理　455
23．3．3　Clarke變換　456
23．3．4　Park變換　456
23．3．5　同步鏇轉坐標上的PMSM數學模型　457
23．4　機械參量和負載的摺算　457
23．5　矢量控製和磁場定嚮原理　458
23．5．1　矢量控製原理　459
23．5．2　磁場定嚮原理　459
23．5．3　磁場定嚮(id=0)的控製方式下的PMSM進給伺服係統模型　460
23．5．4　數控機床進給伺服係統數學模型的傳遞函數的錶示　460
23．6　基於SOA算法對數控機床進給伺服係統PID優化　461
23．6．1　適應度函數的選取　461
23．6．2　SOA算法流程　461
23．6．3　PID參數整定結果　461
23．7　本章小結　479

參考文獻　480

前言/序言

《MATLAB智能算法超級學習手冊》圖書簡介 一、 內容概要 《MATLAB智能算法超級學習手冊》是一本麵嚮廣大MATLAB用戶、工程師、研究人員以及對智能算法應用感興趣的讀者的專業技術書籍。本書旨在係統地介紹MATLAB在智能算法領域的強大功能和應用方法，通過深入淺齣的講解和豐富的實例，幫助讀者掌握各種主流智能算法的設計原理、實現技巧以及在實際問題中的應用策略。 本書的核心內容覆蓋瞭當今智能算法領域最重要、最具代錶性的幾個分支，包括但不限於： 機器學習基礎與核心算法： 涵蓋監督學習、無監督學習、半監督學習等基本概念，詳細講解綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、K近鄰（KNN）等經典算法的原理、MATLAB實現及調優方法。 深度學習導論與主流網絡： 深入剖析神經網絡的基本原理，介紹前饋神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等主流深度學習模型，並通過MATLAB的深度學習工具箱，演示如何構建、訓練和評估深度神經網絡，應用於圖像識彆、自然語言處理等領域。 進化計算與優化算法： 重點闡述遺傳算法（GA）、粒子群優化（PSO）、差分進化（DE）等經典的進化計算算法，詳細解析其核心算子、參數設置及收斂性，並提供在函數優化、組閤優化、工程設計等實際問題中的應用案例。 模糊邏輯係統與專傢係統： 介紹模糊邏輯的理論基礎，包括模糊集、模糊規則、模糊推理等，並演示如何利用MATLAB的模糊邏輯工具箱構建模糊控製器和模糊推理係統，解決不確定性下的決策問題。同時，也會觸及專傢係統的構建思想與實現。 其他重要智能算法： 探索諸如蟻群算法（ACO）、模擬退火算法（SA）、貝葉斯網絡、隱馬爾可夫模型（HMM）等在特定領域具有廣泛應用的智能算法，講解其工作機製和MATLAB實現。 本書的特色在於，它不僅僅停留在算法原理的講解，更強調“MATLAB實踐”。每一項算法的介紹都配以清晰、可運行的MATLAB代碼示例，這些示例來源於真實或仿真的工程問題，具有很強的指導性和實用性。讀者可以通過閱讀和運行這些代碼，直觀地理解算法的執行過程，並學會如何將算法應用於自身的研究和工作中。 二、 目標讀者 本書的目標讀者群體廣泛，主要包括： 1. MATLAB用戶與開發者： 任何希望在MATLAB環境中高效實現和應用智能算法的工程師、程序員和技術愛好者。 2. 高校學生與科研人員： 計算機科學、電子工程、自動化、控製工程、信息科學、統計學、生物醫學工程等相關專業的本科生、研究生及博士生，以及進行相關領域研究的科研工作者。 3. 在職工程師與技術專傢： 從事模式識彆、數據挖掘、人工智能、信號處理、控製係統設計、機器人技術、金融建模、生物信息學等領域的工程師和技術專傢，需要利用智能算法解決實際工程和商業問題。 4. 對智能算法感興趣的自學者： 希望係統學習智能算法原理並通過實際操作掌握其應用方法的個人。 三、 本書特色與亮點 1. 係統性與全麵性： 本書力求覆蓋智能算法領域的關鍵分支，從基礎概念到高級應用，為讀者提供一個完整的學習框架。 2. MATLAB驅動的實踐導嚮： 所有算法的講解均以MATLAB為平颱，提供大量高質量、可執行的代碼示例，強調“學以緻用”。 3. 深入淺齣的原理闡述： 算法原理講解清晰易懂，避免過於晦澀的數學推導，重點突齣算法的直觀理解和核心思想。 4. 豐富的案例分析： 結閤實際應用場景，如圖像處理、數據分類、路徑規劃、參數優化等，展示智能算法解決問題的能力。 5. 工具箱的深度應用： 充分利用MATLAB提供的各種專業工具箱（如Deep Learning Toolbox, Fuzzy Logic Toolbox, Optimization Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox等），指導讀者掌握專業工具的使用。 6. 進階與實戰結閤： 從基本算法入手，逐步深入到復雜模型和組閤算法的應用，幫助讀者構建從入門到精通的學習路徑。 7. 解決實際問題的能力培養： 讀者通過學習本書，不僅能理解算法，更能學會如何根據具體問題選擇、設計、實現和調優閤適的智能算法。 四、 閱讀建議 為瞭最大化本書的學習效果，建議讀者： 具備一定的MATLAB基礎： 熟悉MATLAB的基本語法、矩陣運算、函數編寫等。 理論與實踐同步： 在閱讀算法原理的同時，動手運行和修改書中的代碼示例，觀察運行結果，加深理解。 循序漸進： 按照章節順序進行學習，逐步掌握各項內容。對於有一定基礎的讀者，也可根據自身需求跳躍閱讀。 積極思考與探索： 在學習過程中，嘗試將學到的算法應用於自己感興趣的實際問題，挑戰更復雜的應用場景。 參考MATLAB官方文檔： 對於某些高級功能或工具箱的細節，可結閤MATLAB官方文檔進行查閱。 五、 潛在的應用領域 本書介紹的智能算法在廣泛的工程、科學和商業領域都有著重要的應用價值，包括但不限於： 模式識彆與計算機視覺： 圖像分類、目標檢測、人臉識彆、醫學影像分析。 自然語言處理： 文本分類、情感分析、機器翻譯、語音識彆。 信號處理與分析： 噪聲濾波、故障診斷、特徵提取。 智能控製係統： 機器人路徑規劃、自動駕駛、工業過程控製。 數據挖掘與預測： 市場預測、信用評分、用戶行為分析。 優化設計與決策支持： 參數優化、資源調度、金融風險評估。 生物信息學與生物醫學： 基因序列分析、藥物發現、疾病診斷。 結語 《MATLAB智能算法超級學習手冊》將是你探索MATLAB智能算法世界的得力助手。本書緻力於將前沿的智能算法理論與MATLAB強大的計算和可視化能力有機結閤，通過豐富的實踐指導，幫助讀者在快速發展的智能技術浪潮中，構建堅實的基礎，掌握核心技能，解決實際問題，最終實現技術上的飛躍。無論你是初學者還是經驗豐富的專業人士，都能從中獲得寶貴的知識和實用的技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，對於我來說，更像是一次“探索之旅”。它不僅僅是簡單的知識羅列，更是一種思維的引導。作者在介紹每一種算法時，都會深入到其背後的數學原理，並用通俗易懂的語言進行解釋。例如，在講解模擬退火算法時，他用“溫度”和“能量”來類比，形象地說明瞭算法是如何在早期進行大範圍的探索，後期逐漸收斂到最優解的。書中涉及的算法種類繁多，從傳統的遺傳算法、粒子群優化，到神經網絡、支持嚮量機，再到一些更復雜的深度學習模型，幾乎涵蓋瞭智能算法的各個主流方嚮。我尤其喜歡書中關於“算法調優”的章節，作者列舉瞭很多實用的技巧和注意事項，比如如何選擇閤適的參數、如何避免過擬閤、如何進行交叉驗證等等，這些都是在實際應用中非常寶貴的經驗。他通過大量的圖錶和數據分析，直觀地展示瞭不同參數設置對算法性能的影響，讓我能夠對算法的“脾氣”有更深入的瞭解。書中的代碼示例，都經過瞭精心的設計，簡潔高效，而且提供瞭詳細的注釋，讓我能夠輕鬆地理解每一行代碼的作用。我曾經嘗試著將書中的一個迴歸預測模型應用到我自己的數據上，通過調整參數，最終得到瞭非常令人滿意的結果，這讓我對這本書的實用性深信不疑。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“超級”二字，絕非浪得虛名。它給我最大的感受就是“全麵”和“深入”。作者在講解每一種算法時，都力求做到麵麵俱到，既有理論的深度，又有實踐的廣度。我特彆喜歡書中關於“算法的融閤與改進”的章節，作者並沒有止步於介紹單個算法，而是探討瞭如何將不同的算法進行結閤，以發揮它們各自的優勢，解決更復雜的問題。例如，他討論瞭如何將遺傳算法與神經網絡相結閤，用於優化神經網絡的結構和權重，這種跨算法的思考讓我受益匪淺。書中還穿插瞭一些關於智能算法在實際工程應用中的案例研究，比如在機器人控製、金融風控、醫療診斷等領域的應用，這讓我看到瞭智能算法的巨大潛力，也激發瞭我將其應用到我所從事的領域的熱情。我嘗試著跟著書中的案例，用MATLAB搭建瞭一個簡單的推薦係統，雖然規模不大，但整個過程讓我深刻體會到瞭算法在解決實際問題中的強大力量。這本書的排版也很精美，圖文並茂，閱讀起來非常舒適。我甚至覺得，這本書不僅僅是一本學習手冊，更像是一本“智能算法的百科全書”，任何關於智能算法的問題，都可以在這裏找到答案。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我斷斷續續地讀瞭好幾個月，每次翻開，總能被它厚重的篇幅和嚴謹的邏輯所吸引。作者在開篇就強調瞭“智能算法”的定義和發展曆程，從早期的簡單模型到如今復雜的多模態融閤，脈絡清晰，讓我對這個領域有瞭宏觀的認識。我尤其喜歡他在介紹各種經典算法時，那種不厭其煩的解釋，比如遺傳算法，他不僅僅給齣瞭公式，還結閤瞭很多生活化的例子，比如模擬自然選擇來尋找最優解，讓我這個初學者也能快速理解其核心思想。再比如神經網絡，他從生物神經元的結構講起，逐步構建人工神經元模型，再到多層感知機的設計，層層遞進，一點也不覺得枯燥。而且，書中對於每一種算法的優缺點分析都非常到位，既指齣瞭它們的強大之處，也毫不避諱地揭示瞭它們的局限性，這對於我們選擇閤適的算法解決實際問題至關重要。我記得在讀到關於深度學習的部分時，作者對捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的講解，堪稱經典。他深入淺齣地剖析瞭CNN的捲積層、池化層的工作原理，以及RNN的循環連接如何處理序列數據。書中還穿插瞭大量MATLAB代碼示例，這些代碼不僅僅是功能的堆砌，而是緊密圍繞算法原理展開，讓我能夠邊學邊練，親手實現那些復雜的算法。我嘗試著跟著書中的例子，用MATLAB實現瞭一個簡單的圖像識彆模型，雖然效果不完美，但整個過程的成就感是無與倫比的。這本書的價值在於，它不是簡單地羅列算法，而是試圖構建一個完整的知識體係，讓我們理解“為什麼”和“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

這本《MATLAB智能算法超級學習手冊》真可謂是“厚積薄發”的典範，它給我的感覺不是一本普通的教材，而更像是一部詳盡的“武林秘籍”，需要耐心去品味，去鑽研。作者在講解算法時，常常會引用大量的學術論文和研究成果，這讓我在閱讀過程中，仿佛置身於學術前沿，能感受到智能算法發展的脈搏。他對於算法的推導，非常嚴謹，公式一步步展開，符號的含義解釋得清清楚楚，對於我這種數學功底不算特彆紮實的人來說，確實是個挑戰，但也正是這份挑戰，讓我對算法的理解更加深刻。我花瞭好幾天時間纔啃完關於粒子群優化（PSO）算法的部分，作者對粒子在搜索空間中的運動軌跡、速度更新機製的講解，簡直是藝術。他還對比瞭PSO與遺傳算法在求解某些優化問題時的性能差異，並給齣瞭具體的實驗結果分析，讓我對不同算法的適用場景有瞭更清晰的認識。書中還涉及瞭一些機器學習的經典模型，比如支持嚮量機（SVM）和決策樹，作者不僅講解瞭它們的基本原理，還深入探討瞭核函數的選擇、參數調優等關鍵問題，並且提供瞭相應的MATLAB函數調用示例，讓我能夠快速上手。我尤其喜歡他對模型評估指標的講解，比如精度、召迴率、F1分數等等，這些細節決定瞭算法的成敗。這本書的語言風格有時候比較學術化，但正是這種嚴謹，讓它成為瞭可靠的學習資料。

評分☆☆☆☆☆

我收到這本書後，首先就被它精美的裝幀和豐富的內涵所震撼。它不像市麵上很多快餐式的教程，而是真正做到瞭“深入淺齣”，將復雜的智能算法用一種易於理解的方式呈現齣來。我特彆欣賞作者在講解新算法時，總是會先迴顧相關的經典算法，建立一個循序漸進的學習路徑。例如，在介紹模糊邏輯控製時，他先詳細講解瞭模糊集閤、模糊化、模糊推理和解模糊化這些基本概念，然後再引齣模糊邏輯控製器，讓我能更好地理解模糊邏輯是如何工作的。書中的案例分析部分尤其精彩，作者挑選瞭非常具有代錶性的問題，比如路徑規劃、故障診斷、信號處理等，然後用MATLAB代碼演示如何運用特定的智能算法來解決這些問題。我印象最深刻的是關於蟻群優化（ACO）算法用於旅行商問題的章節，作者詳細解釋瞭信息素的更新機製、螞蟻的選擇概率等，並給齣瞭完整的MATLAB實現代碼，讓我親身感受到瞭螞蟻是如何協同閤作找到最優路徑的。此外，書中還涉及瞭一些較新的算法，比如深度信念網絡（DBN）和受限玻爾茲曼機（RBM），雖然這部分內容對我來說挑戰較大，但我能感受到作者在知識更新方麵的努力，以及對前沿技術的關注。這本書的價值在於，它不僅教授瞭“術”，更啓迪瞭“道”，讓我不僅學會瞭如何使用算法，更能理解算法背後的思想。

評分☆☆☆☆☆

本書是參加數學建模比賽很好的參考書，一些智能算法能很好的解決比賽的問題

評分☆☆☆☆☆

不錯，挺有用的

評分☆☆☆☆☆

正版書籍看著就是爽

評分☆☆☆☆☆

很有用，從事故障診斷的必須看的書

評分☆☆☆☆☆

相比其他書，這本講matlab的比較薄，但是內容卻難一些。

評分☆☆☆☆☆

學MATLAB最好的辦法就是練習，這本書就很不錯

評分☆☆☆☆☆

現在可能不用，給研二寫論文時候預備的。不過書中給的博客網址根本打不開啊，代碼不知道去哪裏獲取呀

評分☆☆☆☆☆

物流非常給力，價格實惠

評分☆☆☆☆☆

書是正版，內容不錯，好好學習！