正版弘軟計算方法理論及應用9787030212740鄧方安,周濤,俆揚著 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄧方安，周濤，俆揚著 著

圖書標籤:

• 計算方法
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• 科學計算
• 鄧方安
• 周濤
• 徐揚
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店鋪： 玄岩璞圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030212740

商品編碼：29524388360

包裝：平裝

齣版時間：2008-03-01

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基本信息

書名：軟計算方法理論及應用

定價：32.00元

作者：鄧方安,周濤,俆揚著

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2008-03-01

ISBN：9787030212740

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.300kg

編輯推薦

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本書共分四篇，**篇主要介紹模糊數學，包括模糊集閤、模糊關係、模糊綜閤評判和不確定性推理；第二篇主要介紹粗糙集，包括粗糙集的基礎知識，粗糙集與數學形態學和基於粗糙集的知識發現；第三篇主要介紹神經網絡，包括人工神經網絡概述、人工神經網絡的基本模型、Hopfield網以及作者自己提齣的時態粗糙神經網絡；第四篇中主要介紹遺傳算法；包括遺傳算法基本概述、遺傳算法的基本問題、遺傳算法的基本理論以及利用作者改進的遺傳算法求解TSP問題。

內容提要

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本書係統地介紹瞭現代軟計算方法的基本內容，力圖概括外的*研究成果，主要內容有模糊數學、粗糙集理論、神經網絡和遺傳算法的基本概念與計算方法。
本書可作為計算機科學、應用數學、信息科學和管理工程等專業的高年級學生及研究生的教材或教學參考書，也可供對現代軟計算理論與方法有興趣的讀者參考。

目錄

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前言
篇 模糊數學及其應用
章 模糊集閤
　1.1 模糊性與性
　1.1.1 模糊概念
　 1.1.2 模糊性與性
　 1.2 模糊集及其運算
　 1.2.1 模糊子集定義
　 1.2.2 模糊子集的錶示
　 1.2.3 模糊子集間的運算
　 1.3 模糊集的截集及幾個重要的凸模糊子集
　 1.3.1 α-截集
　 1.3.2 幾種重要的模糊子集
　　1.4 分解定理與擴張原理
　 1.5 模糊數及其運算
　 1.5.1 常用的模糊數
　 1.5.2 模糊數的算術運算
　 1.6 建立隸屬函數的方法
　 1.6.1 模糊統計法
　 1.6.2 構造隸屬函數方法
　 1.6.3 二元對比排序
　第二章 模糊關係
　 2.1 模糊嚮量
　 2.2 模糊關係
　 2.2.1 模糊關係
　 2.2.2 模糊關係的運算性質
　 2.2.3 模糊矩陣的截矩陣
　 2.2.4 模糊關係的轉置
　 2.2.5 模糊關係的閤成
　 2.3 模糊等價關係
　 2.3.1 模糊等價關係
　 2.3.2 模糊等價關係與聚類圖
　 2.3.3 傳遞閉包
　 2.4 模糊閤成規則
　 2.4.1 閤成推理規則
　 2.4.2 模糊蘊涵算子與模糊關係閤成算子
　 2.4.3 模糊條件推理的原則
　 2.4.4 模糊三段論
　 2.4.5 模糊推理方法的比較
　第三章 模糊綜閤評判
　 3.1 距離度量法
　　　3.1.1 海明距離
　 3.1.2 加權海明距離
　 3.1.3 歐氏距離
　 3.1.4 閔科夫斯基距離
　 3.2 貼近度
　 內外積法
　 3.3 模糊綜閤評判
3.3.1 模糊綜閤評判模型
3.3.2 實例
　第四章 不確定性推理方法簡介
　4.1概率推理
　 4.1.1 Bayes公式及主觀Bayes方法
　 4.1.2 證據的不確定性描述
　 4.1.3 基於主觀Bayes方法的不確定性推理
　 4.1.4 結論不確定性的閤成算法
　 4.2 貝葉斯網絡
　 4.3 模糊邏輯推理與可能性理論
　 4.3.1 模糊邏輯推理
　 4.3.2 模糊推理
　 4.3.3 可能性理論
參考文獻
第二篇 粗糙集及其應用
　第五章 粗糙集的基本理論
　第六章 粗糙集與數學形態學
　第七章 基於粗糙集的知識發現過程研究
第三篇 人工神經網絡
　第八章 概述
　第九章 人工神經網絡基本模型
　第十章 Hopfield網
　第十一章 時態粗糙神經網絡
參考文獻
第四篇 遺傳算法
　第十二章 遺傳算法概論
　第十三章 遺傳算法基本問題
　第十四章 遺傳算法基本理論
　第十五章 利用改進遺傳算法求解TSP問題
參考文獻
附錄 基於改進遺傳算法求解TSP問題源程序

作者介紹

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徐揚，1956年生於河南。博士，教授。博士生導師，國傢有突齣貢獻的中青年專傢。主要研究方嚮：邏輯代數、代數邏輯、不確定性推理和自動推理。先後承擔科技項目30餘項，在外雜誌和學術會議上獨立或閤作發錶學術論文500餘篇。在外閤作齣版著作8部。先後培養博士後9人、

文摘

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序言

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智能的基石：模糊邏輯、神經網絡與進化計算的融閤與實踐 在人工智能蓬勃發展的時代，理解和掌握驅動其進步的核心計算方法至關重要。本書深入探討瞭智能計算的三個關鍵分支——模糊邏輯、神經網絡和進化計算，並著重闡述瞭它們之間深刻的融閤以及在各個領域中的廣泛應用。本書旨在為讀者構建一個全麵而深入的智能計算理論體係，並提供切實可行的實踐指導。 第一部分：模糊邏輯——應對不確定性的智慧之光 人類的認知和決策過程並非總是基於精確的、二元的判斷，而是常常涉及模糊的、程度上的描述。模糊邏輯正是為瞭模擬和處理這種不確定性而誕生的。本部分將從基礎理論入手，逐步深入到模糊邏輯的精髓。 模糊集閤與隸屬度函數： 我們將首先介紹模糊集閤的概念，它與經典集閤的區彆在於元素不屬於或不屬於一個集閤，而是以一個“隸屬度”來衡量其屬於某個集閤的程度，隸屬度值在0到1之間。我們將詳細講解各種常見的隸屬度函數類型，如三角形、梯形、高斯函數等，並分析它們在不同場景下的適用性。理解隸屬度函數的選擇和構造是構建有效模糊係統的關鍵。 模糊規則與模糊推理： 基於模糊集閤，我們引入模糊規則。模糊規則通常采用“IF-THEN”的形式，例如“如果溫度很高，那麼風扇轉速快”。我們將詳細闡述如何將人類的模糊語言描述轉化為精確的模糊規則，並介紹模糊推理的幾種主要方法，包括Mamdani方法和Larsen方法。我們將通過具體的算例，演示如何利用模糊推理引擎，根據輸入的模糊信息，推導齣模糊的結論。 模糊控製係統： 模糊控製是模糊邏輯最成功的應用領域之一。本部分將詳細介紹模糊控製係統的結構，包括模糊化、模糊規則庫、模糊推理機和解模糊化等模塊。我們將通過分析經典的模糊溫度控製係統、模糊倒立擺控製係統等實例，展示模糊邏輯在係統穩定性、魯棒性和響應速度方麵的優勢。讀者將學習如何設計和實現一個完整的模糊控製器。 模糊模式識彆與決策： 除瞭控製，模糊邏輯在模式識彆和決策分析中也發揮著重要作用。我們將探討如何利用模糊集閤和模糊推理來處理模糊的、帶有不確定性的數據，實現對圖像、聲音或文本等信息的分類和識彆。同時，還將介紹模糊決策方法，如何在高模糊度的信息環境下做齣更優的選擇。 第二部分：神經網絡——模仿生物智慧的計算模型 神經網絡是受人腦神經元結構和工作原理啓發的計算模型，它們在學習、模式識彆、預測和非綫性函數逼近等方麵展現齣強大的能力。本部分將深入剖析神經網絡的結構、學習機製和經典模型。 神經元模型與激活函數： 我們將從最基本的單個人工神經元模型講起，介紹其輸入、權重、偏置和激活函數等構成要素。我們將重點講解常用的激活函數，如Sigmoid、ReLU、Tanh等，並分析它們對神經網絡性能的影響。 多層前饋神經網絡（MLP）： MLP是最經典的神經網絡結構之一，由輸入層、隱藏層和輸齣層組成。我們將詳細介紹其前嚮傳播過程，以及如何通過反嚮傳播算法進行訓練，調整權重和偏置以最小化誤差。我們將通過大量的數學推導和圖示，幫助讀者深刻理解反嚮傳播的原理。 捲積神經網絡（CNN）： CNN在圖像識彆和計算機視覺領域取得瞭革命性的進展。我們將詳細講解CNN的核心組成部分，如捲積層、池化層和全連接層，以及它們如何有效地提取圖像的空間特徵。我們將通過實際的圖像分類任務，展示CNN強大的特徵提取能力。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： RNN擅長處理序列數據，如文本和時間序列。我們將介紹RNN的循環結構，以及它如何捕捉時間上的依賴關係。針對RNN在處理長序列時遇到的梯度消失/爆炸問題，我們將深入講解LSTM的門控機製，以及它如何有效地學習長期依賴。 訓練技巧與優化算法： 神經網絡的訓練是一個復雜而關鍵的過程。本部分將介紹多種優化算法，如梯度下降、SGD、Adam等，並探討學習率、批量大小、正則化等超參數對訓練效果的影響。我們還將介紹數據預處理、模型評估和過擬閤的應對策略。 第三部分：進化計算——自然選擇的智能演化 進化計算是一類受生物進化理論啓發的計算方法，它們通過模擬自然選擇、交叉和變異等過程，來搜索和優化問題的解。本部分將詳細介紹遺傳算法等主流的進化計算技術。 遺傳算法（GA）： GA是最具代錶性的進化計算算法。我們將詳細介紹GA的基本組成部分，包括染色體錶示、適應度函數、選擇、交叉和變異等算子。我們將通過生動形象的例子，闡述GA如何從一個隨機的種群開始，通過迭代進化，逐步找到最優解。 遺傳編程（GP）： GP將遺傳算法的思想應用於程序結構的進化。我們將介紹GP如何利用樹狀結構來錶示程序，並通過遺傳算子對程序進行進化，從而生成能夠解決特定問題的程序。 差分進化（DE）與粒子群優化（PSO）： 除瞭遺傳算法，我們還將介紹其他高效的進化計算算法，如差分進化和粒子群優化。我們將分析它們各自的特點、優勢以及適用的問題類型。 進化策略（ES）與優化應用： 進化策略是另一種重要的進化計算方法，它側重於對參數進行自適應的進化。我們將探討進化計算在函數優化、組閤優化、參數調優以及工程設計等領域的廣泛應用，並通過具體的案例展示其解決復雜問題的能力。 第四部分：智能計算的融閤與綜閤應用 本書的價值在於不僅深入講解瞭三大智能計算分支的理論，更著重於探討它們之間的融閤以及在實際問題中的綜閤應用。 模糊神經網絡（FNN）： FNN將模糊邏輯的知識錶示能力與神經網絡的學習能力相結閤。我們將介紹幾種典型的FNN結構，如模糊Kohonen網絡、模糊ARX模型等，並分析它們如何剋服單獨使用模糊邏輯或神經網絡的局限性，實現更優的性能。 神經網絡在模糊係統中的應用： 神經網絡可以用於學習模糊規則、優化隸屬度函數，從而提升模糊係統的性能和自適應能力。我們將探討如何利用BP網絡來學習模糊規則，以及如何利用徑嚮基函數網絡（RBFN）來逼近模糊邏輯的輸齣。 進化算法在神經網絡和模糊係統中的優化： 進化算法可以有效地用於優化神經網絡的結構、權重和超參數，以及優化模糊係統的隸屬度函數和規則庫。我們將介紹如何利用遺傳算法等來自動設計和優化神經網絡和模糊係統，從而減少人工乾預。 混閤智能係統： 融閤多種智能計算方法，構建混閤智能係統是當前智能計算研究的重要方嚮。我們將探討如何將模糊邏輯、神經網絡和進化計算進行有機結閤，以解決更復雜、更具挑戰性的問題。例如，如何構建基於模糊神經網絡的專傢係統，或者利用進化算法優化模糊神經網絡的參數。 實際應用案例分析： 本部分將通過一係列詳細的實際應用案例，展示智能計算的強大威力。這些案例將涵蓋但不限於： 智能控製： 智能電網的負荷預測與優化調度，機器人路徑規劃與運動控製，航空航天飛行器的自適應控製。 模式識彆與數據挖掘： 醫療診斷中的圖像識彆，金融領域的欺詐檢測，電子商務的個性化推薦。 決策支持係統： 復雜工程項目的風險評估，企業經營的戰略決策，環境汙染的監測與預警。 自然語言處理： 文本分類與情感分析，機器翻譯的性能提升。 其他新興領域： 自動駕駛技術，智能製造，生物信息學等。 通過對這些案例的深入剖析，讀者將能夠理解智能計算方法在解決現實世界問題中的實際價值，並獲得啓發，將所學知識應用於自己的研究和實踐中。 本書內容嚴謹，邏輯清晰，理論聯係實際，既適閤作為高等院校相關專業（如計算機科學、自動化、電氣工程、人工智能等）的教材或參考書，也能夠幫助從事相關技術研究和開發的工程師、研究人員以及對智能計算感興趣的讀者，全麵掌握智能計算的理論精髓和應用技巧，為深入探索智能計算的奧秘奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書是衝著它名字裏那個“應用”二字去的。理論固然重要，但如果不能落地，那終究是空中樓閣。我正在進行的一個項目恰好需要用到某些非綫性方程組的求解，而現有的工具箱總是在某些極端情況下錶現不佳。因此，我非常期待這本書能提供更具實戰意義的案例分析或者算法對比。我希望看到，麵對一個實際工程問題，作者是如何一步步剖析、選擇閤適的計算方法，並分析其在實際數據精度和計算資源限製下的錶現。如果書中能夠包含一些高質量的僞代碼或者算法實現的關鍵思路，那就更好瞭，這能幫助我們將理論知識迅速轉化為可執行的代碼模塊。一本優秀的計算方法書籍，應該能夠搭建起理論與實踐之間的橋梁，讓人在掌握原理的同時，也對潛在的陷點和優化方嚮瞭然於胸。我對它在偏微分方程數值解法上的側重點很感興趣，那塊內容往往是應用領域最頭疼的部分。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和印刷質量，放在眾多教材中也屬於上乘之作。紙張的質感很好，長時間閱讀下來眼睛的疲勞感相對較輕，這對於需要長時間沉浸在公式和圖錶中的學習者來說，是不可或缺的舒適度保證。更重要的是，那些復雜的數學符號和矩陣錶示都清晰銳利，沒有任何模糊不清的情況，這在快速閱讀和核對公式時至關重要。在我看來，一本好的專業書籍，其物理呈現也應該匹配其內容的專業性。這本書在這方麵做得非常到位，體現瞭齣版社對學術齣版的尊重。雖然評價的重點應該放在內容上，但好的載體無疑能提升閱讀的效率和愉悅感，讓學習過程本身變成一種享受，而不是一種負擔。我希望未來能看到更多像這樣，在內容深度、邏輯嚴謹性以及物理製作水準上都達到高標準的專業書籍問世。

評分☆☆☆☆☆

這本書的厚度和分量，初次上手時確實讓我有點“敬畏”。這絕不是那種隻停留在錶麵、囫圇吞棗就能應付過去的教材。我注意到其中對一些經典算法的闡述，不僅涵蓋瞭理論推導，還穿插瞭大量的背景介紹和曆史演變，這極大地豐富瞭我的認知。它沒有把計算方法僅僅看作是一堆現成的公式，而是將其視為一門不斷發展和完善的科學。這種對知識深度的挖掘，對於那些希望未來從事相關研究或者需要進行算法優化的人來說，無疑是極大的福音。我尤其關注瞭其中關於大規模問題的求解策略部分，現代科學計算越來越多地麵臨著海量數據的挑戰，如何設計齣既高效又可靠的算法，是衡量一本計算方法著作水平的關鍵標尺。從我初步的瀏覽來看，這本書在這方麵的探討是相當深入和前沿的，它似乎在引導讀者思考“為什麼是這個算法”，而不是僅僅停留在“如何使用這個算法”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

從一個長期接觸各種技術文檔的讀者的角度來看，這本書的語言風格是極其剋製和準確的，沒有絲毫多餘的修飾，一切都圍繞著精確的數學錶達和邏輯推導展開。這對我理解復雜的數學概念非常有幫助，因為在學習這類硬核技術時，最怕的就是含糊不清的描述。編排上，章節之間的過渡非常自然，即便是跨越瞭不同的核心主題，也能感受到一股內在的邏輯牽引力，將各個知識點有機地串聯起來。這種內在的連貫性，使得學習過程中的“頓悟”時刻更容易齣現。我欣賞作者在處理那些容易混淆的概念時，會特意設置對比或者澄清的段落。這錶明作者非常理解初學者在學習過程中可能遇到的認知障礙。可以說，這本書的編寫質量，體現瞭作者團隊深厚的學術功底和對教學藝術的把握，它不僅僅是知識的載體，更是一種高質量的思維訓練工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，說實話，第一眼看到就讓人感覺非常紮實，那種理工科書籍特有的嚴謹感撲麵而來。雖然我還沒完全深入研讀內容，但光是翻閱目錄和前言，就能感受到作者團隊在內容組織上的深思熟慮。他們顯然不是簡單地堆砌公式和定理，而是試圖構建一個完整的知識體係，讓讀者能夠循序漸進地理解“計算方法”這個看似抽象的領域是如何與實際應用緊密結閤的。我特彆欣賞他們對基礎理論的梳理，那種層層遞進、邏輯清晰的論述方式，讓人在麵對復雜算法時，不至於迷失方嚮。這種書籍的價值就在於，它不僅僅是工具書，更像是一位經驗豐富的導師，在你學習的每一個關鍵節點，都能提供堅實的理論支撐。我期待著深入學習其中關於數值穩定性的討論，畢竟在實際工程中，一個微小的計算誤差可能導緻整個係統的崩潰，這本書如果能在這方麵給齣深入淺齣的指導，那絕對是物超所值瞭。從排版上看，圖錶清晰，重點突齣，閱讀體驗也相當不錯，這對於需要長時間與這類書籍為伴的學習者來說，是一個不可或缺的優點。