正版弘软计算方法理论及应用9787030212740邓方安,周涛,俆扬著 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邓方安，周涛，俆扬著 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030212740

商品编码：29524388360

包装：平装

出版时间：2008-03-01

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基本信息

书名：软计算方法理论及应用

定价：32.00元

作者：邓方安,周涛,俆扬著

出版社：科学出版社

出版日期：2008-03-01

ISBN：9787030212740

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.300kg

编辑推荐

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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。

内容提要

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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。

目录

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前言
篇 模糊数学及其应用
章 模糊集合
　1.1 模糊性与性
　1.1.1 模糊概念
　 1.1.2 模糊性与性
　 1.2 模糊集及其运算
　 1.2.1 模糊子集定义
　 1.2.2 模糊子集的表示
　 1.2.3 模糊子集间的运算
　 1.3 模糊集的截集及几个重要的凸模糊子集
　 1.3.1 α-截集
　 1.3.2 几种重要的模糊子集
　　1.4 分解定理与扩张原理
　 1.5 模糊数及其运算
　 1.5.1 常用的模糊数
　 1.5.2 模糊数的算术运算
　 1.6 建立隶属函数的方法
　 1.6.1 模糊统计法
　 1.6.2 构造隶属函数方法
　 1.6.3 二元对比排序
　第二章 模糊关系
　 2.1 模糊向量
　 2.2 模糊关系
　 2.2.1 模糊关系
　 2.2.2 模糊关系的运算性质
　 2.2.3 模糊矩阵的截矩阵
　 2.2.4 模糊关系的转置
　 2.2.5 模糊关系的合成
　 2.3 模糊等价关系
　 2.3.1 模糊等价关系
　 2.3.2 模糊等价关系与聚类图
　 2.3.3 传递闭包
　 2.4 模糊合成规则
　 2.4.1 合成推理规则
　 2.4.2 模糊蕴涵算子与模糊关系合成算子
　 2.4.3 模糊条件推理的原则
　 2.4.4 模糊三段论
　 2.4.5 模糊推理方法的比较
　第三章 模糊综合评判
　 3.1 距离度量法
　　　3.1.1 海明距离
　 3.1.2 加权海明距离
　 3.1.3 欧氏距离
　 3.1.4 闵科夫斯基距离
　 3.2 贴近度
　 内外积法
　 3.3 模糊综合评判
3.3.1 模糊综合评判模型
3.3.2 实例
　第四章 不确定性推理方法简介
　4.1概率推理
　 4.1.1 Bayes公式及主观Bayes方法
　 4.1.2 证据的不确定性描述
　 4.1.3 基于主观Bayes方法的不确定性推理
　 4.1.4 结论不确定性的合成算法
　 4.2 贝叶斯网络
　 4.3 模糊逻辑推理与可能性理论
　 4.3.1 模糊逻辑推理
　 4.3.2 模糊推理
　 4.3.3 可能性理论
参考文献
第二篇 粗糙集及其应用
　第五章 粗糙集的基本理论
　第六章 粗糙集与数学形态学
　第七章 基于粗糙集的知识发现过程研究
第三篇 人工神经网络
　第八章 概述
　第九章 人工神经网络基本模型
　第十章 Hopfield网
　第十一章 时态粗糙神经网络
参考文献
第四篇 遗传算法
　第十二章 遗传算法概论
　第十三章 遗传算法基本问题
　第十四章 遗传算法基本理论
　第十五章 利用改进遗传算法求解TSP问题
参考文献
附录 基于改进遗传算法求解TSP问题源程序

作者介绍

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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、

文摘

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序言

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智能的基石：模糊逻辑、神经网络与进化计算的融合与实践 在人工智能蓬勃发展的时代，理解和掌握驱动其进步的核心计算方法至关重要。本书深入探讨了智能计算的三个关键分支——模糊逻辑、神经网络和进化计算，并着重阐述了它们之间深刻的融合以及在各个领域中的广泛应用。本书旨在为读者构建一个全面而深入的智能计算理论体系，并提供切实可行的实践指导。 第一部分：模糊逻辑——应对不确定性的智慧之光 人类的认知和决策过程并非总是基于精确的、二元的判断，而是常常涉及模糊的、程度上的描述。模糊逻辑正是为了模拟和处理这种不确定性而诞生的。本部分将从基础理论入手，逐步深入到模糊逻辑的精髓。 模糊集合与隶属度函数： 我们将首先介绍模糊集合的概念，它与经典集合的区别在于元素不属于或不属于一个集合，而是以一个“隶属度”来衡量其属于某个集合的程度，隶属度值在0到1之间。我们将详细讲解各种常见的隶属度函数类型，如三角形、梯形、高斯函数等，并分析它们在不同场景下的适用性。理解隶属度函数的选择和构造是构建有效模糊系统的关键。 模糊规则与模糊推理： 基于模糊集合，我们引入模糊规则。模糊规则通常采用“IF-THEN”的形式，例如“如果温度很高，那么风扇转速快”。我们将详细阐述如何将人类的模糊语言描述转化为精确的模糊规则，并介绍模糊推理的几种主要方法，包括Mamdani方法和Larsen方法。我们将通过具体的算例，演示如何利用模糊推理引擎，根据输入的模糊信息，推导出模糊的结论。 模糊控制系统： 模糊控制是模糊逻辑最成功的应用领域之一。本部分将详细介绍模糊控制系统的结构，包括模糊化、模糊规则库、模糊推理机和解模糊化等模块。我们将通过分析经典的模糊温度控制系统、模糊倒立摆控制系统等实例，展示模糊逻辑在系统稳定性、鲁棒性和响应速度方面的优势。读者将学习如何设计和实现一个完整的模糊控制器。 模糊模式识别与决策： 除了控制，模糊逻辑在模式识别和决策分析中也发挥着重要作用。我们将探讨如何利用模糊集合和模糊推理来处理模糊的、带有不确定性的数据，实现对图像、声音或文本等信息的分类和识别。同时，还将介绍模糊决策方法，如何在高模糊度的信息环境下做出更优的选择。 第二部分：神经网络——模仿生物智慧的计算模型 神经网络是受人脑神经元结构和工作原理启发的计算模型，它们在学习、模式识别、预测和非线性函数逼近等方面展现出强大的能力。本部分将深入剖析神经网络的结构、学习机制和经典模型。 神经元模型与激活函数： 我们将从最基本的单个人工神经元模型讲起，介绍其输入、权重、偏置和激活函数等构成要素。我们将重点讲解常用的激活函数，如Sigmoid、ReLU、Tanh等，并分析它们对神经网络性能的影响。 多层前馈神经网络（MLP）： MLP是最经典的神经网络结构之一，由输入层、隐藏层和输出层组成。我们将详细介绍其前向传播过程，以及如何通过反向传播算法进行训练，调整权重和偏置以最小化误差。我们将通过大量的数学推导和图示，帮助读者深刻理解反向传播的原理。 卷积神经网络（CNN）： CNN在图像识别和计算机视觉领域取得了革命性的进展。我们将详细讲解CNN的核心组成部分，如卷积层、池化层和全连接层，以及它们如何有效地提取图像的空间特征。我们将通过实际的图像分类任务，展示CNN强大的特征提取能力。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： RNN擅长处理序列数据，如文本和时间序列。我们将介绍RNN的循环结构，以及它如何捕捉时间上的依赖关系。针对RNN在处理长序列时遇到的梯度消失/爆炸问题，我们将深入讲解LSTM的门控机制，以及它如何有效地学习长期依赖。 训练技巧与优化算法： 神经网络的训练是一个复杂而关键的过程。本部分将介绍多种优化算法，如梯度下降、SGD、Adam等，并探讨学习率、批量大小、正则化等超参数对训练效果的影响。我们还将介绍数据预处理、模型评估和过拟合的应对策略。 第三部分：进化计算——自然选择的智能演化 进化计算是一类受生物进化理论启发的计算方法，它们通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，来搜索和优化问题的解。本部分将详细介绍遗传算法等主流的进化计算技术。 遗传算法（GA）： GA是最具代表性的进化计算算法。我们将详细介绍GA的基本组成部分，包括染色体表示、适应度函数、选择、交叉和变异等算子。我们将通过生动形象的例子，阐述GA如何从一个随机的种群开始，通过迭代进化，逐步找到最优解。 遗传编程（GP）： GP将遗传算法的思想应用于程序结构的进化。我们将介绍GP如何利用树状结构来表示程序，并通过遗传算子对程序进行进化，从而生成能够解决特定问题的程序。 差分进化（DE）与粒子群优化（PSO）： 除了遗传算法，我们还将介绍其他高效的进化计算算法，如差分进化和粒子群优化。我们将分析它们各自的特点、优势以及适用的问题类型。 进化策略（ES）与优化应用： 进化策略是另一种重要的进化计算方法，它侧重于对参数进行自适应的进化。我们将探讨进化计算在函数优化、组合优化、参数调优以及工程设计等领域的广泛应用，并通过具体的案例展示其解决复杂问题的能力。 第四部分：智能计算的融合与综合应用 本书的价值在于不仅深入讲解了三大智能计算分支的理论，更着重于探讨它们之间的融合以及在实际问题中的综合应用。 模糊神经网络（FNN）： FNN将模糊逻辑的知识表示能力与神经网络的学习能力相结合。我们将介绍几种典型的FNN结构，如模糊Kohonen网络、模糊ARX模型等，并分析它们如何克服单独使用模糊逻辑或神经网络的局限性，实现更优的性能。 神经网络在模糊系统中的应用： 神经网络可以用于学习模糊规则、优化隶属度函数，从而提升模糊系统的性能和自适应能力。我们将探讨如何利用BP网络来学习模糊规则，以及如何利用径向基函数网络（RBFN）来逼近模糊逻辑的输出。 进化算法在神经网络和模糊系统中的优化： 进化算法可以有效地用于优化神经网络的结构、权重和超参数，以及优化模糊系统的隶属度函数和规则库。我们将介绍如何利用遗传算法等来自动设计和优化神经网络和模糊系统，从而减少人工干预。 混合智能系统： 融合多种智能计算方法，构建混合智能系统是当前智能计算研究的重要方向。我们将探讨如何将模糊逻辑、神经网络和进化计算进行有机结合，以解决更复杂、更具挑战性的问题。例如，如何构建基于模糊神经网络的专家系统，或者利用进化算法优化模糊神经网络的参数。 实际应用案例分析： 本部分将通过一系列详细的实际应用案例，展示智能计算的强大威力。这些案例将涵盖但不限于： 智能控制： 智能电网的负荷预测与优化调度，机器人路径规划与运动控制，航空航天飞行器的自适应控制。 模式识别与数据挖掘： 医疗诊断中的图像识别，金融领域的欺诈检测，电子商务的个性化推荐。 决策支持系统： 复杂工程项目的风险评估，企业经营的战略决策，环境污染的监测与预警。 自然语言处理： 文本分类与情感分析，机器翻译的性能提升。 其他新兴领域： 自动驾驶技术，智能制造，生物信息学等。 通过对这些案例的深入剖析，读者将能够理解智能计算方法在解决现实世界问题中的实际价值，并获得启发，将所学知识应用于自己的研究和实践中。 本书内容严谨，逻辑清晰，理论联系实际，既适合作为高等院校相关专业（如计算机科学、自动化、电气工程、人工智能等）的教材或参考书，也能够帮助从事相关技术研究和开发的工程师、研究人员以及对智能计算感兴趣的读者，全面掌握智能计算的理论精髓和应用技巧，为深入探索智能计算的奥秘奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，说实话，第一眼看到就让人感觉非常扎实，那种理工科书籍特有的严谨感扑面而来。虽然我还没完全深入研读内容，但光是翻阅目录和前言，就能感受到作者团队在内容组织上的深思熟虑。他们显然不是简单地堆砌公式和定理，而是试图构建一个完整的知识体系，让读者能够循序渐进地理解“计算方法”这个看似抽象的领域是如何与实际应用紧密结合的。我特别欣赏他们对基础理论的梳理，那种层层递进、逻辑清晰的论述方式，让人在面对复杂算法时，不至于迷失方向。这种书籍的价值就在于，它不仅仅是工具书，更像是一位经验丰富的导师，在你学习的每一个关键节点，都能提供坚实的理论支撑。我期待着深入学习其中关于数值稳定性的讨论，毕竟在实际工程中，一个微小的计算误差可能导致整个系统的崩溃，这本书如果能在这方面给出深入浅出的指导，那绝对是物超所值了。从排版上看，图表清晰，重点突出，阅读体验也相当不错，这对于需要长时间与这类书籍为伴的学习者来说，是一个不可或缺的优点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量，放在众多教材中也属于上乘之作。纸张的质感很好，长时间阅读下来眼睛的疲劳感相对较轻，这对于需要长时间沉浸在公式和图表中的学习者来说，是不可或缺的舒适度保证。更重要的是，那些复杂的数学符号和矩阵表示都清晰锐利，没有任何模糊不清的情况，这在快速阅读和核对公式时至关重要。在我看来，一本好的专业书籍，其物理呈现也应该匹配其内容的专业性。这本书在这方面做得非常到位，体现了出版社对学术出版的尊重。虽然评价的重点应该放在内容上，但好的载体无疑能提升阅读的效率和愉悦感，让学习过程本身变成一种享受，而不是一种负担。我希望未来能看到更多像这样，在内容深度、逻辑严谨性以及物理制作水准上都达到高标准的专业书籍问世。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度和分量，初次上手时确实让我有点“敬畏”。这绝不是那种只停留在表面、囫囵吞枣就能应付过去的教材。我注意到其中对一些经典算法的阐述，不仅涵盖了理论推导，还穿插了大量的背景介绍和历史演变，这极大地丰富了我的认知。它没有把计算方法仅仅看作是一堆现成的公式，而是将其视为一门不断发展和完善的科学。这种对知识深度的挖掘，对于那些希望未来从事相关研究或者需要进行算法优化的人来说，无疑是极大的福音。我尤其关注了其中关于大规模问题的求解策略部分，现代科学计算越来越多地面临着海量数据的挑战，如何设计出既高效又可靠的算法，是衡量一本计算方法著作水平的关键标尺。从我初步的浏览来看，这本书在这方面的探讨是相当深入和前沿的，它似乎在引导读者思考“为什么是这个算法”，而不是仅仅停留在“如何使用这个算法”的层面。

评分☆☆☆☆☆

从一个长期接触各种技术文档的读者的角度来看，这本书的语言风格是极其克制和准确的，没有丝毫多余的修饰，一切都围绕着精确的数学表达和逻辑推导展开。这对我理解复杂的数学概念非常有帮助，因为在学习这类硬核技术时，最怕的就是含糊不清的描述。编排上，章节之间的过渡非常自然，即便是跨越了不同的核心主题，也能感受到一股内在的逻辑牵引力，将各个知识点有机地串联起来。这种内在的连贯性，使得学习过程中的“顿悟”时刻更容易出现。我欣赏作者在处理那些容易混淆的概念时，会特意设置对比或者澄清的段落。这表明作者非常理解初学者在学习过程中可能遇到的认知障碍。可以说，这本书的编写质量，体现了作者团队深厚的学术功底和对教学艺术的把握，它不仅仅是知识的载体，更是一种高质量的思维训练工具。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书是冲着它名字里那个“应用”二字去的。理论固然重要，但如果不能落地，那终究是空中楼阁。我正在进行的一个项目恰好需要用到某些非线性方程组的求解，而现有的工具箱总是在某些极端情况下表现不佳。因此，我非常期待这本书能提供更具实战意义的案例分析或者算法对比。我希望看到，面对一个实际工程问题，作者是如何一步步剖析、选择合适的计算方法，并分析其在实际数据精度和计算资源限制下的表现。如果书中能够包含一些高质量的伪代码或者算法实现的关键思路，那就更好了，这能帮助我们将理论知识迅速转化为可执行的代码模块。一本优秀的计算方法书籍，应该能够搭建起理论与实践之间的桥梁，让人在掌握原理的同时，也对潜在的陷点和优化方向了然于胸。我对它在偏微分方程数值解法上的侧重点很感兴趣，那块内容往往是应用领域最头疼的部分。