应用计算智能：如何创造价值 [Applying Computational Intelligence How to Create Value] 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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编辑推荐

　　计算智能领域的学术思潮正以相当高的速度流行并影响着工业界的实践。从业人员面临着跟踪、理解和运用这些新技术的挑战，甚至在计算智能基本理论尚未被完全理解之前就已证明了其价值所在。《应用计算智能：如何创造价值》提供了应用智能计算方法创造价值的指南。
　　第一部分，作者对关键的计算智能技术提供了简单的解释，这些技术包括：模糊逻辑、神经网络、支持向量机、进化计算、群体智能和智能代理等。第二部分，作者引入典型的商业应用环境，并分析了这些新兴技术所能提供的竞争优势。第三部分，作者介绍了在现实环境中有效应用计算智能的方法论，同时也可尽量减少技术的开发成本。作者指出了关键的需要加以改进的被低估了的技术营销工作。所引入的方法论可以改善工业上盛行的工作流程之一的六西格玛方法。最后，在第四部分，作者探索了尚处于研究领域的新技术，如：感知计算、人工免疫系统、结构可演化系统，还探讨了涉及工程项目实际需求的计算智能应用的未来发展。
　　作者在《应用计算智能：如何创造价值》中采用了通俗易懂的语言，对许多新技术和思想进行了可视化呈现，并从成功实施的项目中采纳案例及素材。对实际中采纳这些技术的工程师，负责价值创造及降低成本的业界管理人员，以及在其研究领域中采用计算智能技术的科学家.《应用计算智能：如何创造价值》是理想的参考资料。

内容简介

　　计算智能领域中的很多学术思想已经以极快的速度和持久性渗透到了工业界，数以千计的实际应用证明了模糊逻辑、神经网络、进化算法、群体智能和智能代理在实际使用中的潜力。《应用计算智能：如何创造价值》以简明清晰、科学严谨的方式介绍了各种计算智能方法的科学原理、开发流程和实际应用。本书内容共十五章，分为四个部分：第1部分是计算智能构成要素的简明介绍，主要讲述了模糊系统、人工神经网络、支持向量机、进化计算、群体智能和智能代理技术的科学原理、应用领域及开发流程；第2部分侧重于讨论计算智能创造价值的潜力，介绍了计算智能的主要应用领域、竞争优势以及应用中所遇到的一些实际问题；第3部分涵盖了本书*重要的内容，即成功应用计算智能解决实际问题的方法策略，并给出了在制造业和新产品设计方面高效整合计算智能技术以解决实际问题的具体实例；第4部分指明了计算智能的未来发展方向。
　　《应用计算智能：如何创造价值》的目标读者不仅包括现有的计算智能科学团体，同时包括从事计算智能、机器学习、数据挖掘、人工智能、计算机科学与技术等领域研究工作的大学教师、科技工作者、研究生、大学本科高年级学生和从事企业管理、流程开发、工业应用软件开发的不同行业的工作者，以及六西格玛用户、管理人员、软件供应商、企业家等工程应用开发和企业管理人员。

内页插图

目录

第1部分 计算智能的核心要素
第1章 人工智能与计算智能
1．1 人工智能：先驱者
1．2 计算智能：继任者
1．3 AI与CI间的关键不同点
1．4 小结
总结
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第2章 通过计算智能迷宫的路线
2．1 CI方法的优缺点
2．2 计算智能的关键科学原理
2．3 计算智能的主要应用领域
2．4 小结
总结
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第3章 进入模糊世界
3．1 模糊系统概要
3．2 模糊系统的优势
3．3 模糊系统的问题
3．4 如何应用模糊系统
3．5 模糊系统的典型应用
3．6 模糊系统的推销
3．7 模糊系统的可用资源
3．8 小结
总结
推荐阅读
第4章 机器学习：学习机器中的精灵
4．1 神经网络概要
4．2 支持向量机概要
4．3 机器学习的优势
4．4 机器学习的问题
4．5 如何应用机器学习系统
4．6 机器学习的典型应用
4．7 机器学习的推销
4．8 机器学习的可用资源
4．9 小结
总结
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第5章 进化计算：基因的优势
5．1 进化计算的核心要素
5．2 进化计算的优势
5．3 进化计算的问题
5．4 如何应用进化计算
5．5 进化计算的典型应用
5．6 进化计算的推销
5．7 进化计算的可用资源
5．8 小结
总结
推荐阅读
第6章 群体智能：群体的优势
6．1 群体智能的核心要素
6．2 群体智能的优势
6．3 群体智能的问题
6．4 如何应用群体智能
6．5 群体智能的典型应用
6．6 群体智能的推销
6．7 群体智能的可用资源
6．8 小结
总结
推荐阅读
……
第2部分 计算智能创造价值
第3部分 计算智能的应用策略

前言/序言

　　计算智能领域中的很多学术思想已经以极快的速度和持久性渗透到了工业界。即使我们对其理论基础尚未完全明了，但数以千计的实际应用已经证明了模糊逻辑、神经网络、进化计算、群体智能和智能代理在实际使用中的潜力。计算智能的应用范围也正在日益扩大。一些软件供应商宣称，新的淘金热将是“把数据转换为金子”的机器学习领域。像“数据挖掘”“遗传算法”“群体优化”这些新的流行语已经丰富了高层管理者的词汇库，并使他们更加高瞻远瞩地关注21世纪的发展。自美国前总统乔治.W.布什在2000年总统竞选的一次辩论中使用“模糊数学”一词之后，其甚至变为了一个政治术语。以至于业务操作人员用谈论达拉斯牛仔的热情谈论神经网络的性能。
　　然而，对于大多数工程师和科学家而言，将计算智能技术引入实践当中并探寻不断出现的新方法、理解其理论原理及潜在价值成为一个越来越艰巨的任务。为了跟踪新技术（如遗传算法或支持向量机）的发展，人们必须使用谷歌搜索或学术期刊和书籍作为信息的主要来源（许多情况下这也是唯一来源）。对于多数从业者而言，面临的挑战是很难理解那些高度抽象及纯粹理论的学术专著。他们需要一本浅显易懂的计算智能参考书。这本书定义了计算智能创造价值的源头；它用最少的理论细节和证明清晰地解释了不同计算智能方法的主要原理；提供了一种实践中成功应用计算智能的集成方法学；对于如何处理许多技术和非技术问题提供了实用的指导准则；尤其是对现实世界中的某些典型应用案例进行了剖析。
　　动机
　　《应用计算智能——如何创造价值》是市场上第一本能满足此方面需求的书，多种因素驱使作者撰写本书。
　　首先是为了强调学术研究和工业研究的不同驱动力（图0.1）。在学术研究和工业研究之间，价值是不同操作模式的基础。学术研究的主要目标是在自然界的不同层面上（从量子到宇宙）创造新的知识，发表文章的数量和质量是成功的定义。相反，工业研究的主要目标是在自然界的任一层面上通过探索和实践知识来创造价值，其成功的定义是增加利润并且提升市场竞争地位。
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