融合人工智能的神经网络、模糊系统与知识工程基础

《神经网络、模糊系统与知识工程基础》是一本由尼古拉·K·卡萨波夫所著的专业书籍，隶属于布雷德福书系，由麻省理工学院出版社出版。本书旨在为问题求解提供一个易于理解的知识基于系统的方法，它融合了人工智能的不同技术，包括神经网络、模糊系统和知识工程。 在本书中，作者深入探讨了这些复杂领域的基本原理，从第iii页起，读者可以期待对神经网络的构建和学习过程有深入的理解。神经网络部分，作者讲解了神经元模型、反向传播算法、深度学习等核心概念，以及它们在模式识别、数据挖掘和机器学习中的应用。神经网络以其强大的非线性建模能力和自适应能力，被广泛用于解决现实世界中的复杂问题。 模糊系统部分则介绍了一种处理不确定性、模糊信息的系统理论，它通过模糊集合、模糊逻辑和模糊推理规则来处理模糊性和不精确的数据。模糊系统在诸如控制、决策支持和自然语言处理等领域发挥了重要作用，它们能够处理人类语言和专家知识中的模糊性，提高了系统的灵活性和鲁棒性。 知识工程是本书的另一个关键组成部分，它关注如何将专家知识结构化并转化为计算机可理解的形式。这包括知识获取、知识表示、知识推理和知识管理等步骤，使得计算机能够模仿人类专家解决问题的能力，实现智能决策和支持。 书中还涵盖了跨学科的融合，如何将神经网络、模糊系统的优势相结合，形成更为强大的知识工程系统，以提升问题解决的效率和准确性。例如，通过模糊化的输入处理和神经网络的非线性拟合，可以设计出更为精细的决策模型。 此外，版权信息部分强调了该书的版权保护，以及图书馆分类号和国际标准书号(ISBN)，表明该书已经获得了正式的出版许可，并且符合图书馆和公共信息检索的标准。对于读者来说，这本著作不仅提供了理论知识，也具有实践指导意义，适合作为人工智能、机器学习、模糊逻辑和知识工程领域的参考资料。 《神经网络、模糊系统与知识工程基础》是一本深度解读人工智能基础理论与应用的权威之作，适合那些希望深入了解这些领域，并希望将其应用于实际问题解决的科技专业人士和研究者。