近年来，随着信息技术的迅猛发展，软计算（Soft Computing）和数据挖掘（Data Mining）等领域也获得了显著的进展。软计算是一种模仿人脑处理信息方式的计算技术，它在处理不精确和不确定信息方面展现出强大的能力，而数据挖掘则侧重于从大量的数据中发现有价值的信息和知识。两者结合在一起，成为了现代智能系统和智能计算领域的重要组成部分。
软计算领域的理论和技术发展迅速，它包括了多种技术，如模糊逻辑（Fuzzy Logic）、神经网络（Neural Networks）、遗传算法（Genetic Algorithms）和机器学习（Machine Learning）。模糊逻辑提供了处理不确定性和不精确信息的框架；神经网络则通过模拟人脑的神经结构来学习复杂的模式和解决问题；遗传算法借鉴了自然界的进化机制，用于解决优化问题；机器学习则侧重于从数据中学习，以改善性能和预测的准确度。
数据挖掘的应用范围非常广泛，涉及到工程、自然科学、计算机与信息科学、信息通信技术（ICT）、经济学、商业、电子商务、环境、医疗保健、生命科学等诸多领域。在这些领域中，数据挖掘帮助人们从大量的、杂乱无章的数据中发现模式，提取有价值的信息，为决策提供支持。其研究内容覆盖了数据挖掘的基础理论、算法设计、应用实践以及数据预处理和结果可视化等方面。
智能系统和智能计算是软计算和数据挖掘的核心应用领域，它们在理论和设计方法上不断取得进展，推动了智能技术的创新和发展。智能系统是通过模拟人类的思维和感知功能，以解决各种复杂问题的系统，而智能计算则侧重于开发支持智能系统运行的高效算法和模型。
近年来，“智能系统与计算进展”系列出版物（Advances in Intelligent Systems and Computing）汇集了智能系统与智能计算领域内最前沿的研究成果。该系列不仅收录了重要的国际会议、研讨会和代表大会的论文集，还包含了主要的教科书，它为研究者和学生提供了一个快速、广泛地传播研究成果的平台。
该系列的出版物具有一个重要的特点，即出版周期短且发行范围广。这使得研究结果能够迅速且广泛地传播开来，从而促进了知识的交流和学术的创新。该系列由波兰科学院Janusz Kacprzyk教授担任系列编辑，并拥有一支由世界各地的学术权威组成的咨询委员会，例如来自印度统计研究所的Nikhil R. Pal教授、西班牙萨拉曼卡大学的Emilio S. Corchado教授等，这些成员为系列的学术方向和质量提供了保证。
软计算和数据挖掘领域的最新进展对现代智能系统和智能计算的理论与实践都有着深远的影响。通过不断地理论创新和技术突破，这些领域的研究成果正在不断地转化为实际应用，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。而相关的出版物则是分享和传播这些研究成果的重要渠道，对推动学科发展和学术交流起到了不可或缺的作用。
