基本信息
书名：基于生物网络的智能控制与优化
定价：60.00元
作者：丁永生
出版社：科学出版社
出版日期：2010-03-01
ISBN：9787030270337
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.558kg
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内容提要
本书基于免疫网络、神经内分泌网络、神经内分泌免疫网络、生物整体网络等系统的多种生物调节机制，结合传统控制理论和目前的各种智能控制和优化技术，以实际应用为前提，以提高复杂对象的控制质量为目的，在研究以上生物网络系统的复杂调节机制的基础上，从智能控制、学习控制、解耦控制、优化控制和网络控制等几方面，对相关智能控制及其优化算法进行了较为伞面的研究。
目录
作者介绍
文摘
序言
《算法解析与应用：从理论到实践的探索》 内容概要： 本书致力于深入剖析各类核心算法的原理、结构及其在实际问题解决中的应用。从基础数据结构和经典排序算法的数学原理出发，逐步深入到图论、动态规划、贪心算法、回溯算法等高级算法范式，并拓展至机器学习、自然语言处理等前沿领域的算法应用。本书旨在为读者构建一个扎实的算法理论基础，并提供丰富的实践案例，引导读者掌握将抽象算法转化为解决实际问题的能力。 章节详情： 第一部分：算法基石与核心范式 第一章：算法基础与复杂度分析 1.1 什么是算法？ 算法的定义、特性（有限性、确定性、输入、输出、可行性）。 算法在计算机科学中的核心地位。 不同类型问题的算法模型（如图灵机模型简述）。 1.2 数据结构：算法的载体 线性结构：数组、链表（单向、双向、循环）、栈、队列。 树形结构：二叉树、平衡二叉树（AVL、红黑树）、B树、堆。 图结构：邻接矩阵、邻接表表示法。 哈希表：散列表原理、冲突解决方法。 各种数据结构的优缺点及其适用场景。 1.3 算法效率：时间与空间复杂度 大O表示法：渐进上界、下界、确界。 常见时间复杂度：O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n), O(n!)。 常见空间复杂度：O(1), O(n)。 如何分析算法的时间和空间复杂度。 复杂度分析在算法选择中的重要性。 第二章：经典排序与查找算法 2.1 基础排序算法 冒泡排序：原理、实现、复杂度分析、优化。 选择排序：原理、实现、复杂度分析。 插入排序：原理、实现、复杂度分析、插入排序的变种（希尔排序）。 2.2 高效排序算法 快速排序：分治策略、三数取中、快速排序的稳定性、随机化快速排序。 归并排序：分治策略、合并过程、归并排序的稳定性。 堆排序：堆的概念、最大堆/最小堆的构建、堆排序的实现。 各种排序算法的性能比较与适用场景。 2.3 查找算法 顺序查找：原理、复杂度。 二分查找（折半查找）：前提条件（有序）、原理、实现、变种（查找第一个/最后一个等于目标值的元素）。 哈希查找：哈希函数的设计、冲突解决策略。 树查找：二叉搜索树、平衡二叉搜索树的查找过程。 第三章：图论算法：连接的智慧 3.1 图的基本概念与表示 图的定义：顶点、边、有向图、无向图、加权图。 图的表示方法：邻接矩阵、邻接表。 术语：度、连通分量、强连通分量、生成树。 3.2 图的遍历 深度优先搜索（DFS）：递归实现、非递归实现（栈）、应用（连通性判断、拓扑排序）。 广度优先搜索（BFS）：队列实现、应用（最短路径 - 无权图）。 3.3 最短路径算法 Dijkstra算法：单源最短路径（非负权边）、贪心策略、优先队列的应用。 Floyd-Warshall算法：所有顶点对之间的最短路径（可处理负权边，但不能有负权回路）、动态规划思想。 Bellman-Ford算法：单源最短路径（可处理负权边，但能检测负权回路）。 3.4 最小生成树算法 Prim算法：贪心策略、顶点集合扩展、优先队列的应用。 Kruskal算法：贪心策略、并查集（Disjoint Set Union）的应用。 3.5 其他图算法 拓扑排序：有向无环图（DAG）的排序、两种实现方法（DFS、Kahn算法）。 关键路径法（CPM）与项目管理中的应用。 第二部分：高级算法范式与问题解决 第四章：动态规划：最优决策的艺术 4.1 动态规划思想 最优子结构性质。 重叠子问题性质。 状态定义与状态转移方程。 自顶向下（带备忘录）与自底向上（迭代）两种实现方式。 4.2 经典动态规划问题 斐波那契数列。 背包问题：0/1背包、完全背包、多重背包。 最长公共子序列（LCS）。 最长递增子序列（LIS）。 编辑距离。 矩阵链乘法。 打家劫舍系列问题。 4.3 动态规划的优化 状态压缩。 斜率优化。 凸壳优化。 第五章：贪心算法：局部最优与全局最优 5.1 贪心算法的策略 贪心选择性质。 最优子结构性质。 贪心算法的设计步骤：选择属性，证明贪心选择的正确性。 5.2 贪心算法的应用 活动选择问题。 霍夫曼编码。 部分背包问题。 最小生成树（Prim、Kruskal）。 Dijkstra算法。 区间调度问题。 第六章：回溯与分支限界：探索解空间 6.1 回溯算法 解决问题的方法：试探性地找到所有解。 递归的应用：深度优先搜索的变种。 剪枝策略：如何避免搜索不必要的子空间。 6.2 经典回溯问题 N皇后问题。 数独求解。 组合问题（子集、排列）。 全排列生成。 迷宫问题。 6.3 分支限界法 与回溯法的区别与联系。 限界函数的设计。 搜索策略：BFS、DFS、优先队列。 在旅行商问题等优化问题中的应用。 第七章：字符串算法：文本的奥秘 7.1 字符串匹配算法 朴素字符串匹配。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法：预处理（next数组/失配指针）的原理与实现。 BM（Boyer-Moore）算法：坏字符规则、好后缀规则。 7.2 字符串模式搜索与相似度 Rabin-Karp算法：哈希的应用。 编辑距离（Levenshtein distance）。 7.3 高级字符串算法 Trie（字典树）：构建、查找、应用。 后缀数组（Suffix Array）与后缀树（Suffix Tree）简介及其在文本分析中的应用。 第三部分：前沿算法与实践应用 第八章：搜索与优化算法 8.1 搜索算法 A搜索算法：启发式函数的重要性。 爬山法。 模拟退火。 8.2 进化算法 遗传算法（GA）：选择、交叉、变异算子。 粒子群优化（PSO）。 蚁群优化（ACO）。 8.3 约束满足问题（CSP）求解 回溯与剪枝在CSP中的应用。 约束传播技术。 第九章：机器学习中的核心算法 9.1 监督学习算法 线性回归与逻辑回归。 支持向量机（SVM）：核技巧、最大间隔。 决策树：ID3、C4.5、CART。 集成学习：Bagging（随机森林）、Boosting（AdaBoost、Gradient Boosting）。 9.2 无监督学习算法 K-Means聚类。 主成分分析（PCA）。 降维技术。 9.3 神经网络基础 感知机。 多层感知机（MLP）。 反向传播算法。 深度学习模型概览（CNN、RNN）。 第十章：算法在特定领域的应用案例 10.1 推荐系统中的算法 协同过滤（User-based, Item-based）。 基于内容的推荐。 矩阵分解。 10.2 自然语言处理（NLP）中的算法 词袋模型（Bag-of-Words）。 TF-IDF。 词嵌入（Word Embeddings）：Word2Vec、GloVe。 序列标注（HMM、CRF）。 Transformer模型简介。 10.3 计算机视觉中的算法 图像处理基础（滤波、边缘检测）。 特征提取（SIFT、HOG）。 物体检测与识别。 10.4 复杂系统与仿真中的算法 Agent-based Modeling（ABM）。 元胞自动机。 本书特色： 循序渐进的体系结构： 从最基础的概念出发，逐步深入到复杂算法，确保读者能够构建完整的知识体系。 理论与实践并重： 每个算法都附带详细的数学推导和清晰的伪代码，并通过精心设计的示例代码（如Python、Java）展示其在实际问题中的应用，方便读者动手实践。 多样化的应用场景： 涵盖了从经典计算机科学问题到现代人工智能领域的广泛应用，帮助读者理解算法的普适性和强大之处。 深度与广度的结合： 在介绍核心算法的同时，也触及了一些前沿技术，为读者未来的学习和研究打下基础。 面向不同读者群体： 无论是初学者还是有一定基础的开发者、研究人员，都能从本书中获益。 学习价值： 掌握本书内容，读者将能够： 深入理解各类算法的内在逻辑和工作原理。 准确评估和分析算法的时间与空间复杂度。 根据实际问题选择最适合的算法。 独立设计和实现解决复杂问题的算法。 为进一步学习机器学习、数据科学、人工智能等领域奠定坚实的基础。 提升在技术面试和项目开发中的竞争力。 《算法解析与应用：从理论到实践的探索》将是您在算法领域学习和成长的宝贵伙伴。
从排版的角度来看，这本书的细节处理体现了出版方的专业水准。图表的清晰度是阅读技术书籍时最为关键的一环，这本书在这方面做得无可挑剔。所有的流程图、状态转移图以及性能对比曲线，都采用了高分辨率的矢量图形，即使放大观察细节，线条也依然锐利，标注的变量清晰可辨。尤其是一些涉及多变量耦合的示意图，作者通过巧妙的色彩区分和图例设计，有效地避免了信息过载的问题，使得读者能够迅速抓住图表的核心信息。此外，书中对公式的编号和交叉引用也做得非常规范和一致，这在长篇幅的专业著作中是极其重要的，它极大地帮助读者在不同章节间快速定位和回溯信息，保证了阅读过程中的连贯性，减少了因查找公式而打断思考的频率。总而言之，这是一本从内到外都经过精心打磨的作品。