計算智能與科學配方

內(nèi)容概要

智能科學的意義在于它大大擴展了科學技術的作用范圍。本書以全新視角分析如何用計算智能方法去解決原來主要憑專業(yè)人員經(jīng)驗解決的高度復雜的生產(chǎn)實踐問題，審視計算智能的基本原理、概念和應用途徑；重點研究模糊集表達人對配方產(chǎn)品的感覺品質(zhì)評估，神經(jīng)網(wǎng)絡模擬感覺評估，模糊c-均值方法和Kohonen網(wǎng)絡聚類，支持向量機對配方原料的分類和相關性分析，進化計算配方尋優(yōu)，神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊信息優(yōu)化處理和模型樹等知識發(fā)現(xiàn)方法等。以卷煙和啤酒等產(chǎn)品配方及藥物配方為例，分析智能配方系統(tǒng)的設計思想和開發(fā)方略?！　”緯鵀殛P注計算智能理論與實踐的人們而寫，也可用作信息科學與技術學科和食品、飲料、醫(yī)藥等專業(yè)教學參考書，為相關企業(yè)技術人員與管理者提供新的思路和方法。

作者簡介

馮天瑾，1938年生，湖北紅安人，中國海洋大學教授。1990-1992年赴荷蘭、比利時研究神經(jīng)網(wǎng)絡理論與應用。曾任中國海洋大學信息科學與工程學院副院長電子工程系主任，信息工程中心主任國家863青島市CIMS示范工程專家組組長、中荷政府級合作項目中方首席科學家兼IEEE高級會員、中國神經(jīng)網(wǎng)絡委員會委員等職。曾主持多項國家自然科學基金項目、國家863高技術項目、國家重點實驗項目。發(fā)表論文110余篇，出版著作《智能機器與人》、《神經(jīng)網(wǎng)絡技術》、《智能學簡史》等。

書籍目錄

前言第一章 緒論　第一節(jié) 什么是計算智能　　一、什么是智能　　二、智能科學　　三、計算智能與人工智能　　四、計算智能與西藥快速設計　　五、經(jīng)驗科學與經(jīng)驗的科學　第二節(jié) 什么是機器學習　　一、學習：智能之核心　　二、什么是機器學習　　三、機器如何學習　第三節(jié) 如何開發(fā)智能配方系統(tǒng)　　一、智能配方系統(tǒng)的目標　　二、系統(tǒng)開發(fā)的途徑　　三、系統(tǒng)開發(fā)對企業(yè)的要求第二章 產(chǎn)品配方與感覺品質(zhì)評估　第一節(jié) 產(chǎn)品質(zhì)量的感覺評估　　一、品酒師　　二、感覺系統(tǒng)與感覺評估　　三、文化背景的影響　　四、物性感知科學　第二節(jié) 物性的感覺測試技術　　一、心理物理學研究　　二、評估小組與實驗室　　三、評估方式　　四、感覺測試面臨的問題　第三節(jié) 配方問題的復雜性　　一、原料成分的復雜性　　二、生態(tài)環(huán)境影響的復雜性　　三、中西藥配方的復雜性　　四、什么是復雜性？　第四節(jié) 傳統(tǒng)計算方法面臨的問題　　一、傳統(tǒng)數(shù)學方法的不足　　二、計算智能技術應用動態(tài)第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡與感覺評估　第一節(jié) 人工感覺系統(tǒng)　　一、傳感器：模擬生物感覺器官　　二、模擬感覺系統(tǒng)　第二節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡　　一、什么是神經(jīng)網(wǎng)絡　　二、與其他方法的比較　第三節(jié) 多層感知器：通用函數(shù)逼近器　　　　一、多層感知器　　二、反向傳播（BP）學習算法　第四節(jié) BP算法的改進　　一、學習參數(shù)自適應調(diào)節(jié)　　二、激勵函數(shù)參數(shù)自適應調(diào)節(jié)　　三、學習曲線與交叉驗證　　四、正則化與懲罰項　　五、LMBP算法　第五節(jié) 網(wǎng)絡結(jié)構優(yōu)化　　一、網(wǎng)絡剪裁　　二、神經(jīng)元模型的推廣　第六節(jié) 模糊集與模擬感覺評估　　一、+模糊集　　二、模糊數(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡　　三、模擬評估師·圖靈測試　第七節(jié) 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡　　一、徑向基函數(shù)方法　　二、RBF網(wǎng)絡第四章 知識發(fā)現(xiàn)與復雜相關性分析　第一節(jié) 統(tǒng)計學相關分析能做什么第五章 模式識別與原料分類第六章 支持向量機方法第七章 進化計算配方尋優(yōu)方法第八章 計算智能的若干哲理第九章 人機交互智能配方系統(tǒng)參考文獻致謝

章節(jié)摘錄

第一章　緒論第三節(jié)　如何開發(fā)智能配方系統(tǒng)一、智能配方系統(tǒng)的目標在很大程度上依賴人（配方師與用戶等）經(jīng)驗的配方與感覺評估問題，就是西蒙所說的一種復雜的真實世界問題。對它的形式化和求解只能是近似的。因此，我們只考慮建立一個在今后“足夠長”時間（如5—10年）里，有一個“足夠好”（企業(yè)樂于采用）的系統(tǒng)。它與目前已有的技術相比，是一個盡可能最佳（有限最優(yōu)）的、人機交互的智能設計支持系統(tǒng)；并能在以后“必要的”（企業(yè)有需求，更新的技術有明顯優(yōu)勢）時候加以改進，始終保持領先。另外，由于這種系統(tǒng)具有專家系統(tǒng)、知識工程特點，必須將該領域?qū)＜业慕?jīng)驗融合其中，而且最終它還是一個人機結(jié)合的系統(tǒng)。所以，產(chǎn)品開發(fā)與生產(chǎn)方（企業(yè)）的積極性是該系統(tǒng)開發(fā)成功與否不可輕視的關鍵。在開發(fā)這類系統(tǒng)方面，我們有如下體會：1）以模擬感覺質(zhì)量評估為突破口，了解實際問題的復雜性，完成智能技術在感覺評估和配方問題上應用的可行性分析；2）由易到難，摸索和解決以下問題：如何用計算智能方法實現(xiàn)配方維護中的“單配料替換”？如何對配料（如煙葉）實現(xiàn)以配方為目標的分類？如何把“單配料替換”方法推廣到“多配料替換”，再推廣到“配方設計”？3）如何針對實際問題，從眾多的算法中作出選擇，發(fā)揮各自的優(yōu)勢并實現(xiàn)集成？4）企業(yè)產(chǎn)品配方問題通常會遇到數(shù)據(jù)不一致、不可靠和有效數(shù)據(jù)量小等困難。如何克服小樣本集、數(shù)據(jù)的不確定性問題？如何從有限數(shù)據(jù)中發(fā)掘配料成分與感覺質(zhì)量指標的相關性？配料成分與感覺質(zhì)量指標的相關性分析，對于產(chǎn)品配方具有極為重要的意義。

編輯推薦

《計算智能與科學配方》為關注計算智能理論與實踐的人們而寫，也可用作信息科學與技術學科和食品、飲料、醫(yī)藥等專業(yè)教學參考書，為相關企業(yè)技術人員與管理者提供新的思路和方法。

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