軟計(jì)算原理及其工程應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　本書系統(tǒng)地介紹了軟計(jì)算的基本原理、基本方法和基本技術(shù)及軟計(jì)算的最新進(jìn)展，并以較大篇幅敘述了其在工程中的應(yīng)用情況。
　　本書闡述了軟計(jì)算基本概念及與人工智能的關(guān)系，深入而系統(tǒng)地討論了軟計(jì)算的幾個(gè)重要研究分支：模糊計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算、集群計(jì)算、量子計(jì)算、自然計(jì)算等。在此基礎(chǔ)上，介紹了將其綜合應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、工程規(guī)劃、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)、故障診斷、系統(tǒng)辨識(shí)等領(lǐng)域的一些富有挑戰(zhàn)性的研究課題及相應(yīng)研究成果。全書分為兩篇，上篇為基礎(chǔ)理論篇，下篇為綜合應(yīng)用篇。上篇基礎(chǔ)理論篇，共分7章，包括軟計(jì)算概述、模糊計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算、免疫計(jì)算、自然計(jì)算和其他軟計(jì)算方法；下篇綜合應(yīng)用篇，共分4章，包括：模糊計(jì)算在復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)中的應(yīng)用、遺傳算法在醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用、人工免疫在故障診斷中的應(yīng)用、自然計(jì)算在系統(tǒng)辨別中的應(yīng)用。
　　本書可作為高等院校自動(dòng)化、電子信息、測(cè)控技術(shù)與儀表、電氣工程、系統(tǒng)工程、機(jī)電工程等專業(yè)的本科生和研究生教材，也可作為相關(guān)專業(yè)工程技術(shù)人員的自學(xué)參考書。

書籍目錄

前言
上篇　基礎(chǔ)理論篇
　第1章　軟計(jì)算概述
　 1.1　軟計(jì)算基本概念
　 1.2　軟計(jì)算與人工智能的關(guān)系
　　　1.2.1　從傳統(tǒng)人工智能到計(jì)算智能
　　　1.2.2　軟計(jì)算對(duì)計(jì)算智能的意義
　 1.3　軟計(jì)算方法的廣義模糊認(rèn)知哲學(xué)基礎(chǔ)
　 1.4　小結(jié)
　 習(xí)題1
　第2章　模糊計(jì)算
　 2.1　模糊集合
　　　2.1.1　模糊集合概念
　　　2.1.2　隸屬函數(shù)
　　　2.1.3　模糊集合運(yùn)算
　　　2.1.4　模糊集合與普通集合的關(guān)系
　 2.2　模糊關(guān)系
　　　2.2.1　模糊關(guān)系基本概念
　　　2.2.2　模糊關(guān)系合成
　　　2.2.3　模糊變換
　 2.3　模糊推理
　　　2.3.1　模糊語言與語言變量
　　　2.3.2　模糊命題與模糊條件語句
　　　2.3.3　模糊推理
　 2.4　模糊計(jì)算在工程技術(shù)中的應(yīng)用實(shí)例
　　　2.4.1　模糊控制系統(tǒng)的原理與設(shè)計(jì)過程
　　　2.4.2　模糊控制在電飯鍋中的應(yīng)用
　　　2.4.3　模糊優(yōu)化研究進(jìn)展
　 2.5　粗糙集方法簡(jiǎn)介
　 2.6　小結(jié)
　 習(xí)題2
　第3章　神經(jīng)計(jì)算
　 3.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念
　　……
下篇　綜合應(yīng)用篇
參考答案

章節(jié)摘錄

　　自60年代中期模糊邏輯（FL）誕生以來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）、遺傳算法（GA）和概率推理（PR）相繼問世，構(gòu)成了軟計(jì)算方法群的核心部分。后來納入其中的有置信網(wǎng)絡(luò)（BN）、混沌理論（CT）、粗糙集（RS），還包括可信度理論、證據(jù)理論、學(xué)習(xí)理論（LT）等。上述方法皆以語言表達(dá)代替數(shù)的表達(dá)，旨在通過不精確性和不確定性計(jì)算來解決常規(guī)計(jì)算（硬計(jì)算）難以處理的復(fù)雜問題，故亦名“計(jì)算智能”或“不確定性計(jì)算”?！　±纾淮_定性環(huán)境下的決策分析，包括統(tǒng)計(jì)決策、模糊決策、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策和基于粗糙集理論的決策等，皆殊途同歸，都是從不同角度嘗試在信息不完全、不精確的情況下，根據(jù)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)開采（DM），從而產(chǎn)生合理的決策方案。表明在這個(gè)方法群中，各種方法之間的關(guān)系是協(xié)同互補(bǔ)的而不是競(jìng)爭(zhēng)的。這里“不確定性”是在廣義上使用的，涵蓋模糊性、隨機(jī)性、粗糙性、不精確性、不完整性、部分真值及近似表達(dá)等，均屬于廣義模糊認(rèn)知的范疇。因而上述“計(jì)算智能”或“不確定性計(jì)算”亦可稱為“數(shù)學(xué)的近似推理”，或“不精確推理”?！　“凑漳：碚摵蛙浻?jì)算理論創(chuàng)始人扎德的提議，有關(guān)軟計(jì)算的哲學(xué)課題包括軟計(jì)算的本體論、認(rèn)識(shí)論、邏輯、倫理、社會(huì)哲學(xué)、教育哲學(xué)諸方面。例如，可以研究軟計(jì)算中的概念構(gòu)成、詮釋和定義，研究其理論構(gòu)成、理論和模型等。在探索數(shù)學(xué)不確定性的哲學(xué)意蘊(yùn)大背景下，從“人腦是軟計(jì)算的角色模型”這一論點(diǎn)出發(fā)，通過簡(jiǎn)要討論軟計(jì)算中關(guān)于不確定性理解的幾個(gè)方面：不確定性和確定性、精確性和模糊性、隨機(jī)性和模糊性、粗糙性和模糊性、不確定性和相對(duì)性等，可以看出軟計(jì)算方法的近似推理機(jī)制及其應(yīng)用前景。　　2.數(shù)學(xué)不確定性與軟計(jì)算的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)　　不確定性是相對(duì)于確定性而言的，因而也是一種相對(duì)性?！　臄?shù)學(xué)上看，量可以分為確定性的量和不確定性的量。前者由經(jīng)典數(shù)學(xué)處理，后者由非經(jīng)典數(shù)學(xué)處理。對(duì)“確定的”概念或加以“限制”后的“非確定的”概念，經(jīng)典集合論所作的描述是“非此即彼”：任意一個(gè)對(duì)象，要么屬于某個(gè)給定的集合，要么不屬于這個(gè)集合，二者必居其一。它在數(shù)學(xué)上反映為排中律成立。至于對(duì)“非確定性”本身，經(jīng)典數(shù)學(xué)要描述它就無能為力了。數(shù)學(xué)上的不確定性包括隨機(jī)性、模糊性、粗糙性等，它們分別由概率統(tǒng)計(jì)、模糊數(shù)學(xué)、粗糙集理論等不確定性數(shù)學(xué)加以處理。隨機(jī)性是指有明確定義但不一定出現(xiàn)事件中包含的不確定性。數(shù)學(xué)上指事件發(fā)生與否的條件可能性，以在【0，1】區(qū)間上取值的概率介布函數(shù)加以描述。模糊性是指已經(jīng)出現(xiàn)但難以給出明確定義的事件中包含的不確定性。數(shù)學(xué)上指已出現(xiàn)的事件對(duì)某一特定集合的隸屬關(guān)系，以在【0，1】區(qū)間上取值的隸屬函數(shù)加以描述。粗糙性（不可分辨性）是指不能清晰定義的一類集合，原因是對(duì)其缺乏足夠的論域知識(shí)，但可用一對(duì)清晰集合（上、下近似集）逼近而加以描述。 　　……

編輯推薦

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