MATLAB智能算法30个案例分析(2版) 郁磊,史峰,王辉,胡斐著 北京航空航天大学出版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

郁磊，史峰，王辉，胡斐著 著

图书标签:

• MATLAB
• 智能算法
• 案例分析
• 优化算法
• 机器学习
• 数据分析
• 工程应用
• 北京航空航天大学
• 郁磊
• 史峰
• 王辉
• 胡斐

店铺： 天都图书专营店

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512414112

商品编码：17985362827

包装：平装

出版时间：2015-08-01

图书基本信息
图书名称	MATLAB智能算法30个案例分析(2版)	作者	郁磊,史峰,王辉,胡斐著
定价	49.0元	出版社	北京航空航天大学出版社
ISBN	9787512414112	出版日期	2015-08-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

本书是作者多年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均应各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计，其中不少案例所涉及的内容和求解方法在现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。 　　本书采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等常用的智能算法的MATLAB实现。本书共给出30个案例，每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例，所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成，并配有完整的程序源码和讲解视频，使读者在掌握算法的同时，也可以学习到作者们多年积累的编程经验与技巧，从而快速提高使用算法求解实际问题的能力。 　　本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也．有很高的参考价值。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《智能计算：原理、方法与工程应用》 图书简介 在飞速发展的现代科技浪潮中，数据呈现爆炸式增长，传统计算模式已难以应对海量、复杂、动态的信息处理需求。智能计算，作为一门融合了计算机科学、数学、统计学、工程学乃至生物学等多个学科的交叉领域，正以前所未有的力量推动着科学研究和产业发展的边界。它旨在模拟、延伸和扩展人类智能，使计算机系统具备学习、推理、决策、感知和交互的能力，从而解决那些传统算法束手无策的复杂问题。 本书《智能计算：原理、方法与工程应用》旨在系统性地梳理智能计算的核心概念、关键理论和主流方法，并重点探讨其在工程实践中的广泛应用。本书内容严谨，结构清晰，力求为读者提供一个全面、深入的学习平台，无论是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获益。 第一部分：智能计算基础理论与核心算法 本部分将为读者构建坚实的智能计算理论基石。我们将从最基础的智能计算概念入手，阐释其与人工智能、机器学习、深度学习等相关概念的联系与区别。随后，我们将深入剖析智能计算的几个重要分支，详细介绍其背后的数学原理、算法模型以及典型的实现方式。 模糊逻辑与模糊系统： 面对现实世界中固有的模糊性和不确定性，模糊逻辑提供了一种有效的处理工具。本章将介绍模糊集合论、模糊推理的基本原理，以及如何构建模糊控制器和模糊决策系统。我们将探讨其在过程控制、模式识别等领域的应用潜力。 粗糙集理论： 粗糙集理论是一种处理不精确、不完整信息的新型数学工具，其核心在于通过信息系统中对象的等价关系来刻画其近似描述。本章将深入讲解粗糙集的定义、属性、约简算法，以及如何在数据挖掘、特征选择等任务中运用粗糙集进行知识发现。 人工神经网络（ANN）及其演化： 作为智能计算的基石之一，人工神经网络模拟生物神经网络的结构和功能，具备强大的学习和泛化能力。我们将从最基本的感知机模型讲起，逐步介绍前馈神经网络、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等经典模型。本书将重点关注其在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的突破性进展，并介绍深度学习的最新发展趋势。 进化计算（Evolutionary Computation）： 进化计算借鉴了生物进化过程中“适者生存”的原理，通过模拟自然选择、交叉、变异等过程来搜索最优解。本章将详细介绍遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、差分进化（DE）等主流进化计算算法。我们将重点阐述其在组合优化、参数调优、工程设计等问题中的强大求解能力。 支持向量机（SVM）： 支持向量机是一种基于统计学习理论的强大分类器，其核心思想是寻找一个最优超平面来分隔不同类别的数据。本章将深入讲解SVM的原理，包括核函数、间隔最大化等概念，并探讨其在文本分类、图像识别、生物信息学等领域的应用。 贝叶斯方法与概率图模型： 贝叶斯方法在处理不确定性信息和进行统计推断方面具有重要地位。本章将介绍贝叶斯定理、概率模型构建，并重点讲解隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等概率图模型，及其在序列标注、语音识别、机器翻译等领域的应用。 第二部分：智能计算工程应用与实践 智能计算的理论价值最终体现在其解决实际问题的能力上。本部分将聚焦智能计算在各个工程领域的成功应用案例，通过具体的工程项目展示智能算法的设计、实现与优化过程，帮助读者理解理论知识如何转化为实际生产力。 智能控制系统设计： 智能控制是智能计算在自动化领域的典型应用。我们将探讨如何利用模糊逻辑和神经网络设计自适应控制器、预测控制器，以应对复杂动态系统的控制难题，例如在机器人、航空航天、电力系统等领域。 计算机视觉与模式识别： 智能计算极大地推动了计算机视觉的发展。本章将展示如何运用深度学习模型（如CNN）进行图像分类、目标检测、图像分割，以及在人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等场景下的实际应用。 自然语言处理与文本挖掘： 智能计算在理解和生成人类语言方面取得了显著成就。我们将介绍基于循环神经网络（RNN）和Transformer模型的机器翻译、文本摘要、情感分析等技术，并探讨其在智能客服、信息检索、舆情监控等方面的应用。 智能推荐系统： 如今，个性化推荐已渗透到我们生活的方方面面。本章将深入分析协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等智能推荐算法的原理，并探讨其在电商、媒体、社交网络等平台的应用。 智能优化与调度： 面对复杂的优化问题，如生产调度、物流配送、资源分配等，进化计算和启发式算法提供了高效的求解方案。本章将通过具体案例，展示如何利用遗传算法、粒子群优化等解决实际的工程优化问题。 金融风险管理与量化交易： 智能计算在金融领域的应用日益广泛。本章将探讨如何利用机器学习模型进行股票价格预测、信用评分、欺诈检测，以及智能算法在量化交易策略中的应用。 生物医学信息学与药物研发： 智能计算正在深刻影响生物医学研究。本章将展示如何利用神经网络和进化计算分析基因组数据、预测蛋白质结构、加速新药研发过程。 第三部分：智能计算的进阶主题与前沿展望 为了帮助读者进一步提升智能计算的认知水平，本部分将介绍一些进阶主题，并对未来的发展趋势进行展望。 深度学习的最新进展： 深度学习是当前智能计算领域最活跃的研究方向之一。本章将介绍注意力机制、生成对抗网络（GANs）、强化学习等深度学习的最新技术，并展望其在更多领域的应用潜力。 迁移学习与联邦学习： 迁移学习和联邦学习是应对数据稀疏性、隐私保护等挑战的重要策略。本章将讲解其基本原理和应用场景。 可解释人工智能（XAI）： 随着智能系统复杂度的提升，理解其决策过程变得愈发重要。本章将介绍可解释人工智能的相关方法和技术。 智能计算的伦理与社会影响： 任何强大的技术都伴随着伦理和社会责任。本章将讨论智能计算发展可能带来的挑战，如数据隐私、算法偏见、就业影响等，并呼吁负责任的创新。 目标读者 本书适合以下读者群体： 计算机科学、人工智能、自动化、电子工程、机械工程、信息工程等专业的本科生、研究生。 从事智能算法研究、开发和应用的技术人员。 对智能计算及其工程应用感兴趣的科研人员和工程师。 希望系统学习智能计算理论知识并掌握实践技能的学习者。 本书特色 理论与实践并重： 既深入浅出地讲解智能计算的理论基础，又通过丰富的工程应用案例展示其实际价值。 内容全面系统： 涵盖了智能计算的众多主流分支和关键算法，并对前沿技术进行展望。 结构清晰逻辑性强： 从基础到进阶，由理论到应用，层层递进，便于读者理解和掌握。 注重启发性： 鼓励读者主动思考，将所学知识应用于解决实际问题。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解智能计算的核心思想，掌握各种主流智能算法的原理和实现方法，并能够将其应用于解决复杂的工程问题，从而在日新月异的科技时代占据先机。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到了这本《MATLAB智能算法30个案例分析（2版）》，之前就听闻其大名，说是在智能算法入门和实践方面做得非常出色。拿到手之后，首先就被它厚实的纸张和精美的印刷所吸引，无论是排版还是图示，都显得非常专业和用心。我是一名在校研究生，正在进行一项关于机器学习的课题研究，急需一本能够理论与实践相结合的参考书。之前也看过不少这方面的书籍，但总觉得要么理论讲得过于晦涩难懂，要么案例分析过于简单，难以满足实际需求。这本《MATLAB智能算法30个案例分析（2版）》正是我一直在寻找的那种。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我这样身处计算科学前沿的研究者来说，无疑是一份及时的馈赠。我尤其看重它对“案例分析”这一维度的深入挖掘。在算法的世界里，空泛的理论固然是基石，但脱离实际的应用场景，终究是空中楼阁。这本书恰恰弥补了这一遗憾，它通过30个精心挑选的案例，将那些抽象的算法转化为可视、可操作的解决方案。我期待着能够在这30个案例中，找到与我目前研究方向契合的切入点，甚至是被启发去探索新的研究路径。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年在编程实践中摸爬滚打的开发者，我对技术书籍的要求一向挑剔。我关注的不仅仅是理论的深度，更是其实践的可行性和代码的规范性。这本书的书名就直接点明了它的核心价值——“案例分析”，这让我感到非常兴奋。我希望它能够提供一系列清晰、完整、且具有代表性的项目，让我能够通过实际操作，一步步理解各种智能算法的工作原理，并最终掌握如何将它们应用于解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能领域充满好奇心的在校大学生，智能算法对我来说既神秘又充满吸引力。在课堂上，我们接触了一些基础的算法概念，但往往缺乏足够的实践机会来巩固和深化理解。这本《MATLAB智能算法30个案例分析（2版）》在我看来，就像是一本“宝藏地图”，能够指引我如何利用MATLAB这一强大的工具，去亲手构建和运行各种智能算法。我非常期待通过书中的案例，能够亲自体验算法的魅力，并逐渐建立起对这一领域的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者团队，来自北京航空航天大学，本身就代表着学术的严谨和前沿。这种背景让我对书中内容的质量充满信心。我尤其看重它能够将复杂的算法原理，通过MATLAB这种直观的编程环境进行展示。我希望通过学习这些案例，不仅能够理解算法的理论，更重要的是能够学会如何有效地利用MATLAB来模拟、优化和实现这些算法，从而为我未来的学习和工作打下坚实的基础。