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温正，孙华克编著 著

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• 机器学习
• 深度学习
• 神经网络
• 遗传算法
• 粒子群算法
• 模拟退火
• 模糊逻辑

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302467748

商品编码：15179729527

出版时间：2017-09-01

作  者:温正,孙华克 编著 定  价:89 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年09月01日 页  数:480 装  帧:平装 ISBN:9787302467748 ●第1部分 专题介绍
●第1章 人工智能概述
●1.1 人工智能的基本概念
●1.1.1 智能的概念
●1.1.2 人工智能的概念
●1.1.3 人工智能的研究目标
●1.1.4 人工智能的研究方法
●1.2 人工智能的特征
●1.3 人工智能的应用
●1.3.1 机器思维
●1.3.2 机器感知
●1.3.3 机器行为
●1.3.4 机器学习
●1.3.5 机器计算
●1.3.6 分布式人工智能
●1.3.7 机器系统
●1.3.8 典型应用
●1.4 本章小结
●第2章 神经网络算法及其MATLAB实现
●2.1 神经网络基础
●部分目录

内容简介

本书以近期新推出的MATLAB 2016a软件为基础，详细介绍了各种智能算法的原理及其MATLAB在智能算法中的应用，是一种MATLAB智能算法设计的综合性参考书。
全书以智能算法原理及MATLAB应用为主线，结合各种应用实例，详细讲解了智能算法的MATLAB实现。全书分为两部共13章，靠前部分首先从人工智能概述开始，详细介绍了神经网络算法、粒子群算法、遗传算法、模糊逻辑控制、免疫算法、蚁群算法、小波分析算法及其MATLAB的实现方式等内容； 第二部分详细介绍了智能算法的工程中的应用问题，包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制和智能算法的综合应用等。
本书以工程应用为目标，内容深入浅出，讲解循序渐进，既可以作为高等院校理工科相关专业研究生、本科生的教材，也可作为广大科研工程技术人员等
温正,孙华克 编著 温正，北京航空航天大学博士后，现就职于航天某院所，精通MATLAB、ANSYS、Fluent等工程仿真计算软件。在靠前外期刊发表论文多篇，其中被EI检索3篇。申请并获得授权专利多项，曾获得国防科学技术成果奖等奖项，曾编写多本畅销计算机图书。 前言



美国MathWorks公司的MATLAB软件是一款用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。这款软件和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中首屈一指。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来实现智能算法设计要比用C、FORTRAN等语言更为方便。
在人工智能研究领域，智能算法是其重要的一个分支。目前智能计算正在蓬勃发展，研究人工智能的领域十分活跃。虽然智能算法研究水平暂时还很难使“智能机器”真正具备人类的智能，但是人工脑是人脑和生物脑的结合，这种结合将使人工智能的研究更广、更深。

智能计算不断地在探索智能的新概念、新理论、新方法和新技术，这等

《智能计算原理与实践》 内容简介 本书旨在深入浅出地介绍智能计算的核心理论、关键技术以及在实际问题中的应用。全书共分为五个部分，层层递进，从基础概念到高级模型，再到工程实现，为读者构建一个全面而系统的智能计算知识体系。 第一部分：智能计算基础 本部分将带领读者走进智能计算的奇妙世界，首先我们会探讨智能的本质，以及为何需要发展智能计算。在这里，我们不会陷入哲学层面的辩论，而是从计算的角度出发，理解智能体（Agent）的概念，它们如何感知环境、做出决策并采取行动。我们将介绍几种经典的智能体模型，例如反射式智能体、基于模型的智能体、目标导向的智能体和效用导向的智能体，并分析它们各自的优缺点及适用场景。 接着，我们将重点介绍智能计算的基石——搜索技术。搜索是智能体解决问题的核心手段。我们会从最基础的盲目搜索（如广度优先搜索 BFS、深度优先搜索 DFS）讲起，深入分析它们的原理、性能特点以及在树状或图状问题空间中的应用。随后，我们将转入更具效率的启发式搜索，重点讲解 A 算法，揭示其如何结合评估函数（Heuristic Function）实现最优搜索，并提供构建有效评估函数的策略。对于更复杂、大规模的问题空间，我们将介绍局部搜索算法，例如爬山法（Hill Climbing）和模拟退火（Simulated Annealing），阐述它们如何在不保证全局最优的前提下，快速找到可行解或接近最优解。 此外，本部分还将初步介绍不确定性下的推理技术。在现实世界中，信息往往是不完整或模糊的。我们将介绍概率图模型（Probabilistic Graphical Models）的基本思想，例如贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields），说明它们如何表示变量之间的概率关系，并进行不确定性推理。这将为后续介绍更复杂的智能算法打下基础。 第二部分：演化计算与优化 演化计算是一类受生物进化过程启发的优化算法，以其强大的全局搜索能力和对复杂、高维、多峰值优化问题的鲁棒性而闻名。本部分将聚焦于演化计算的两大主流分支：遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）和进化策略（Evolution Strategies, ESs）。 遗传算法部分，我们将详细阐述其核心的三个算子：选择（Selection）、交叉（Crossover）和变异（Mutation）。我们会深入探讨各种经典的选择策略，如轮盘赌选择、锦标赛选择，以及不同交叉算子（如单点交叉、多点交叉、均匀交叉）和变异算子（如位翻转、高斯变异）的工作原理和影响。我们将分析遗传算法的收敛性问题，并介绍改进策略，如精英保留策略、自适应算子概率等，以提升算法的效率和鲁棒性。 进化策略部分，我们将重点介绍其与遗传算法的区别，尤其是在个体表示和算子设计上的侧重点。我们将讲解不同的进化策略变体，如（μ, λ）策略和（μ + λ）策略，并详细介绍其变异算子，特别是高斯变异在连续域优化中的威力。 除了上述经典演化算法，本部分还将介绍粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和差分进化（Differential Evolution, DE）算法。PSO以其简洁的结构和高效的收敛速度而受到关注，我们将分析其粒子状态更新机制，包括速度和位置的更新公式，并讨论惯性权重、认知系数和群体系数等关键参数的影响。差分进化作为一种简单而强大的全局优化算法，其差分向量的构建和重组机制将是本部分的重点。 最后，本部分还将讨论演化计算在实际优化问题中的应用，例如函数优化、组合优化以及参数调优等，并提供一些实际案例分析。 第三部分：模糊计算与模糊逻辑 模糊计算是一门处理模糊信息和不确定性思维的理论。它允许系统在信息不精确、不完整的情况下进行推理和决策，这与现实世界的许多问题高度契合。本部分将从模糊集合（Fuzzy Sets）的概念入手，详细介绍隶属函数（Membership Functions）的定义、类型（如三角隶属函数、梯形隶属函数、高斯隶属函数）及其构建方法。 我们将深入讲解模糊逻辑（Fuzzy Logic）的核心：模糊规则（Fuzzy Rules）的建立和模糊推理（Fuzzy Inference）。我们会分析 IF-THEN 形式的模糊规则，并介绍两种主要的推理方法：Mamdani 法和 Sugeno 法。Mamdani 法通过模糊算子（如 AND, OR）组合模糊前提，并采用截断或缩放的方式进行模糊后果推理；Sugeno 法则利用线性函数或常数作为模糊后果，简化了去模糊化过程。 去模糊化（Defuzzification）是模糊推理的最后一步，是将模糊的输出转化为清晰数值的过程。本部分将介绍几种常用的去模糊化方法，如最大隶属度法、重心法（Centroid Method）、平均最大隶属度法等，并分析它们各自的特点和适用性。 我们将通过一系列的案例，展示模糊逻辑在控制系统（如模糊控制器）、模式识别和决策支持等领域的应用，例如经典的倒立摆控制问题。 第四部分：神经网络与深度学习基础 神经网络是模仿人脑神经元连接方式而构建的计算模型，是实现人工智能的关键技术之一。本部分将为读者构建坚实的神经网络理论基础，并逐步引入深度学习的概念。 我们将从最基本的感知器（Perceptron）模型开始，介绍其工作原理和局限性。随后，我们将介绍多层感知器（Multilayer Perceptrons, MLPs），并重点讲解反向传播算法（Backpropagation Algorithm）的原理。反向传播算法是训练MLP的核心，我们将详细阐述其梯度下降过程，包括前向传播计算输出和误差，以及后向传播计算梯度和更新权重。 在本部分，我们将介绍几种经典的神经网络模型，包括： 径向基函数网络（Radial Basis Function Networks, RBFNs）： 讲解其特殊的激活函数和局部响应特性，及其在函数逼近和模式识别中的应用。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 介绍其处理序列数据的能力，以及隐藏状态的反馈机制，重点讨论长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在解决梯度消失/爆炸问题上的贡献，并展望其在自然语言处理、语音识别等领域的应用。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 深入讲解其在图像识别和计算机视觉领域的卓越表现。我们会详细介绍卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）的工作原理，并展示其如何有效地提取图像特征。 接着，我们将引入深度学习（Deep Learning）的概念，强调“深度”的含义在于多层神经网络结构。我们将讨论深度学习的优势，如强大的特征学习能力、端到端的学习模式，以及其在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的突破性进展。 第五部分：智能算法的融合与工程实践 本部分将超越单一算法的范畴，探讨如何将不同的智能算法进行融合，以解决更复杂、更具挑战性的问题。我们还将关注智能算法的工程实践，帮助读者将理论知识转化为实际应用。 我们将介绍几种典型的算法融合策略： 混合智能（Hybrid Intelligent Systems）： 例如，如何将遗传算法与神经网络结合，利用遗传算法优化神经网络的拓扑结构或权重；或者如何将模糊逻辑与神经网络融合，构建模糊神经网络，兼具模糊逻辑的易解释性和神经网络的学习能力。 集成学习（Ensemble Learning）： 介绍 Bagging、Boosting 和 Stacking 等集成学习方法，说明如何通过组合多个弱学习器来构建更强大、更鲁棒的预测模型。 在工程实践方面，我们将讨论智能算法的实现细节和工程化考量。这包括： 问题建模与特征工程： 如何将实际问题转化为智能算法能够处理的数学模型，以及如何进行有效的特征选择和特征提取。 算法调优与性能评估： 如何选择合适的算法参数，并采用交叉验证等方法对算法性能进行客观评估。 算法的部署与应用： 简要介绍如何将训练好的智能模型部署到实际应用场景中，并进行持续的监控和优化。 本书的每一部分都将配以丰富的图示、清晰的算法流程描述，以及理论与实践相结合的案例分析。我们力求在保证学术严谨性的同时，使内容通俗易懂，适合具有一定数学和计算机基础的读者阅读，包括在校学生、研究人员以及希望将智能计算应用于实际问题的工程师和开发者。 通过学习本书，读者将能够深刻理解智能计算的原理，掌握多种智能算法的设计与实现，并具备将这些算法应用于解决实际问题的能力，为应对未来智能化挑战做好准备。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在探索如何将数学模型与实际问题相结合，而智能算法正是我非常感兴趣的方向。《MATLAB智能算法》这个书名，一下子就抓住了我的眼球。我希望这本书能够系统地介绍智能算法的理论基础，并且能够提供丰富的MATLAB实践指导，让我能够将学到的知识转化为实际的计算和应用。 我非常期待书中能够对各种主流智能算法进行深入浅出的讲解，例如遗传算法、粒子群优化、神经网络、模糊逻辑等等。不仅仅是介绍算法的流程和公式，我更希望能够理解算法背后的思想和原理。比如，遗传算法是如何模拟自然选择的？神经网络是如何通过学习来逼近复杂函数的？模糊逻辑又是如何处理现实世界中的模糊和不确定性的？ 同时，我强烈希望书中能够提供大量的MATLAB代码示例。很多时候，理论知识的学习会陷入“纸上谈兵”的境地，如果没有实际的代码实现，很难真正掌握。我希望《MATLAB智能算法》能够提供清晰、可执行的代码，展示如何利用MATLAB的强大功能来实现这些算法，并且能够指导我们如何对算法进行参数调整和优化。 如果书中能够包含一些经典的案例分析，例如如何利用智能算法解决函数优化、路径规划、模式识别等问题，那将对我非常有帮助。能够看到算法如何在实际问题中落地，并且理解其优劣势和适用范围，对于初学者来说至关重要。我希望这本书能够帮助我建立起对智能算法的直观认识，并激发我进一步探索的兴趣。 我希望这本书能让我不仅仅是学会“怎么用”，更能理解“为什么用”，并且能够触类旁通，举一反三。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在深入研究各种智能算法，并希望能够找到一本能够系统地梳理这些算法，并且能够提供高质量MATLAB实践指导的书籍。《MATLAB智能算法》这个书名，听起来就充满了可能性。我期望通过这本书，能够不仅理解算法的理论精髓，更重要的是能够熟练地运用MATLAB将其付诸实践。 我非常希望书中能够对诸如遗传算法、粒子群优化、人工神经网络、模糊逻辑等智能算法进行详尽的阐述。我特别看重的是，这些算法的讲解能够深入到其核心思想和数学原理，而不是停留在表面。例如，我希望能理解遗传算法中“选择、交叉、变异”这些操作的深层含义，以及它们如何协同工作来寻找最优解；对于神经网络，我希望能清晰地理解反向传播算法的工作机制，以及如何通过调整网络结构和参数来提升性能。 更关键的是，我期待《MATLAB智能算法》能够提供非常丰富和实用的MATLAB代码示例。理论的学习固然重要，但如果没有实际的代码实现，很多知识会显得空泛。我希望书中能够提供可以直接运行、并且易于理解的代码，展示如何将这些算法应用于解决实际问题，例如函数优化、路径搜索、分类识别等。如果书中能够提供一些“模板式”的代码，或者能够引导读者如何构建自己的算法框架，那将对我帮助极大。 我特别关注书中是否会包含关于算法参数选择和性能评估的详细指导。在实际应用中，如何选择合适的参数直接影响算法的收敛速度和解的质量。我希望能够从书中学习到一些实用的经验和技巧，并且了解如何通过科学的实验方法来评估算法的性能。如果书中能够对不同算法的优劣势以及适用场景进行对比分析，那将更加理想。 我相信，一本优秀的教材，应该能够激发读者的探索欲，并且培养其独立解决问题的能力。我期待《MATLAB智能算法》能够成为这样一本能够引领我深入智能算法世界，并熟练运用MATLAB进行实践的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初入智能算法领域的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍各种智能算法，并能够提供实践指导的教材。《MATLAB智能算法》这本书，从书名来看，便能感受到其兼具理论深度和工具实操性的特点。我非常期待能够通过这本书，不仅理解各种智能算法的原理，例如遗传算法、粒子群优化、神经网络、模糊逻辑等，更重要的是能够掌握如何在MATLAB这个强大的平台上去实现这些算法。 很多时候，我们在学习理论知识时，会遇到“纸上谈兵”的困境，理论再精妙，如果不能转化为实际的计算和应用，就显得空泛。我相信，《MATLAB智能算法》能够弥合这一鸿沟。书中是否能够提供丰富的代码示例，清晰地展示如何利用MATLAB的函数库，或者如何从零开始构建算法模型？我尤其关心书中是否会包含一些经典问题的案例分析，比如如何利用智能算法解决路径规划、函数优化、分类识别等问题。如果书中能够提供逐步指导，甚至是一些调试技巧，那将极大地帮助我们这些初学者快速上手，建立对智能算法的直观认识和实践信心。 此外，我希望这本书在算法的介绍上，不仅仅是罗列公式和流程图，而是能够深入浅出地解释算法背后的思想和逻辑。例如，遗传算法的“选择、交叉、变异”是如何模拟自然进化过程的？神经网络的“反向传播”是如何实现误差学习的？模糊逻辑的“隶属度函数”和“模糊规则”又是如何处理不确定性信息的？一本好的教材，应该能够引发读者的思考，而不是仅仅被动接受信息。如果书中能够对不同算法的优劣势、适用场景以及参数选择的注意事项进行详细的阐述，那无疑会大大提升其价值。 我一直对能够将数学模型与实际问题相结合的学科充满兴趣，而智能算法正是这样一个能够连接理论与实践的桥梁。《MATLAB智能算法》这个书名，恰好点出了我所追求的学习方向。我希望书中不仅仅是讲解各种算法本身，更重要的是能够引导读者如何将这些算法应用于解决现实世界中的复杂问题。例如，在工程领域，智能算法如何用于优化设计参数？在金融领域，如何利用它们进行趋势预测？在生物医学领域，又有哪些创新应用？ 如果书中能够提供不同算法在各种典型应用场景下的对比分析，并且给出清晰的实现步骤和结果评估方法，那将是我非常看重的一点。对于初学者来说，理解不同算法的适用范围和性能表现至关重要，避免盲目套用。同时，我期待书中能够鼓励读者进行二次开发和创新，比如如何改进现有算法，或者将不同算法进行融合，以应对更具挑战性的问题。这样的引导，能够真正培养读者的独立思考和解决问题的能力，而不仅仅是机械地模仿代码。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在寻找一本能够帮助我深入理解并实践智能算法的教材，《MATLAB智能算法》这个书名立刻引起了我的注意。我希望这本书能够成为我进入智能算法世界的敲门砖，既能讲解清楚算法的原理，又能提供实用的MATLAB编程指导。 我非常期待书中能够涵盖当前主流的智能算法，比如遗传算法、粒子群优化、神经网络、模糊逻辑系统等。关键在于，我希望这些算法的讲解能够做到深入浅出，不仅仅是罗列公式和步骤，更能阐释算法背后的核心思想和数学原理。例如，遗传算法的“适者生存”机制是如何体现的？神经网络的“学习”过程是如何发生的？模糊逻辑是如何处理不确定性的？ 除了理论讲解，我更看重《MATLAB智能算法》在实践层面的指导。一本好的技术书籍，应该能够带领读者亲手实践。我希望书中能够提供大量的、可以直接运行的MATLAB代码示例，展示如何将这些算法应用于实际问题。这些示例最好能覆盖一些常见的应用领域，例如优化问题、模式识别、控制系统设计等，并且能够详细说明代码的每一部分是如何工作的，以及如何进行参数的调优。 如果书中能够提供一些不同算法的性能对比分析，并且分析它们的优缺点以及适用场景，那将极大地帮助我建立起对这些算法的全面认知。能够理解何时选择哪种算法，以及如何根据具体问题调整算法的参数，对于提高算法的效率和效果至关重要。我希望这本书能够让我不仅仅是学会“如何实现”，更能理解“为何如此实现”，从而真正掌握智能算法的精髓。 我希望这本书能够成为我进行智能算法研究和应用的得力助手，让我能够自信地在MATLAB平台上构建和应用各种智能算法。

评分☆☆☆☆☆

作为一名拥有数年机器学习实战经验的工程师，我深知理论与实践脱节的危害。《MATLAB智能算法》这个书名，让我对它充满了期待。我更希望这本书能够成为一个桥梁，连接起抽象的算法原理与MATLAB的强大计算能力。在我看来，一本优秀的技术书籍，不应该仅仅是算法的百科全书，更应该是一份贴心的实战指南。 我非常关注书中是否能够提供清晰、可执行的代码示例。对于像遗传算法、粒子群优化、神经网络、模糊逻辑等经典智能算法，能否在MATLAB环境下，通过简洁的代码得以实现？书中是否会包含针对这些算法的常见应用场景，例如函数优化、分类、聚类、控制等，并给出详细的实现过程？我尤其看重书中能否提供一些“开箱即用”的代码片段，或者能够引导读者如何搭建自己的算法框架。 同时，我希望这本书能够深入探讨算法的精髓，而不仅仅是停留在表面。例如，对于神经网络，是否会详细讲解反向传播算法的推导过程，以及不同激活函数的选择理由？对于遗传算法，是否会剖析选择、交叉、变异算子的作用机制，以及如何调整它们对收敛速度和解的质量的影响？我更希望书中能够针对不同算法的参数调优提供实用的建议和技巧，以及如何通过实验来评估算法的性能。 一个优秀的技术书籍，应该能够启发读者的思考，而不是仅仅被动接受。我期待《MATLAB智能算法》能够做到这一点。如果书中能够引导读者理解算法背后的数学原理，并且能够帮助读者建立起对不同算法的直观理解，那将是非常宝贵的。我相信，只有真正理解了算法的“为什么”，才能更好地掌握算法的“怎么做”，并最终能够将其灵活地应用于解决实际问题。 我相信，一本好的教材，不仅能教授知识，更能培养能力。我希望《MATLAB智能算法》能够提供这样的价值。