神经计算智能基础 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:西南交通大学出版社

作者:靳蕃

出品人:

页数:455

译者:

出版时间:2000-01-01

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787810573764

丛书系列:

图书标签:

神经科学
人工智能
神经网络
ml
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深度学习
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算法设计
数据科学
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具体描述

本书面向21世纪智能科学发展的需要，首次在神经计算智能的领域内，仿效人类大脑高级智能活动的特征，将人工神经网络、模糊逻辑技术和进化计算等多种智能信息处理方法有机地综合在一起．为今后研究开发具有高度智能的神经计算机奠定基础。全书共分八章，内容包括：智能科学发展概论;智能的生物特征与本质；人工神经网络；模糊逻辑基础；联想记忆与编码；进化计算；混沌与分形；模糊神经计算智能系统。本书适合于

《深度学习与模式识别：算法、模型与应用》本书旨在深入探讨深度学习的核心理论、关键算法以及在模式识别领域的广泛应用。我们从最基础的神经网络模型出发，逐步深入到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer等先进模型，并详细阐述其背后的数学原理和计算机制。第一部分：深度学习基础第一章：神经网络的起源与演进我们将从生物神经元的工作原理出发，引申出人工神经元的概念，介绍感知机（Perceptron）及其局限性。随后，深入讲解多层感知机（MLP）的结构，以及反向传播算法（Backpropagation）的原理，这是训练深度神经网络的基石。还会探讨激活函数的选择及其重要性，如Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种。第二章：损失函数与优化方法详细介绍各种常用的损失函数，如交叉熵（Cross-Entropy）、均方误差（Mean Squared Error）等，以及它们在不同任务中的适用性。深入讲解梯度下降（Gradient Descent）的原理，并介绍其多种变体，如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等，分析它们的收敛速度和稳定性。探讨正则化技术，如L1、L2正则化、Dropout等，以防止模型过拟合。第三章：深度学习中的关键技术详细阐述批量归一化（Batch Normalization）的作用，以及它如何加速训练并提高模型的泛化能力。讲解模型初始化策略，如Xavier/Glorot初始化、He初始化等，以及它们对模型训练的影响。介绍早停法（Early Stopping）等模型调优策略。第二部分：经典深度学习模型第四章：卷积神经网络（CNN）深入剖析卷积层（Convolutional Layer）的工作原理，包括卷积核（Kernel）、步长（Stride）、填充（Padding）等概念。讲解池化层（Pooling Layer）的作用，如最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），以及它们如何降低模型的计算复杂度并提取更鲁棒的特征。介绍AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等经典CNN架构，分析它们在图像识别领域的突破性贡献。详细讲解CNN在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的应用。第五章：循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）介绍RNN的基本结构，以及它在处理序列数据时的优势和劣势，如梯度消失/爆炸问题。深入讲解LSTM的内部结构，包括遗忘门（Forget Gate）、输入门（Input Gate）、输出门（Output Gate）和细胞状态（Cell State），以及它们如何有效解决RNN的长期依赖问题。探讨GRU（Gated Recurrent Unit）作为LSTM的简化版本。详细讲解RNN/LSTM在自然语言处理（NLP）任务中的应用，如文本生成、机器翻译、情感分析等。第六章：Transformer模型介绍自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的原理，以及它如何捕捉序列中的长距离依赖关系。详细讲解Transformer的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）、前馈神经网络（Feed-Forward Network）等组件。分析Transformer在自然语言处理领域的革命性影响，如BERT、GPT系列等预训练模型。探讨Transformer在计算机视觉（CV）领域的最新进展。第三部分：模式识别中的深度学习应用第七章：图像识别与计算机视觉详细介绍深度学习在图像分类、物体检测（如SSD、YOLO、Faster R-CNN）、图像分割（如U-Net、Mask R-CNN）、人脸识别、图像生成（如GAN）等方面的应用。探讨数据集的构建、预处理以及数据增强技术。介绍迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-tuning）策略。第八章：自然语言处理深入讲解词嵌入（Word Embedding）技术，如Word2Vec、GloVe、FastText。展示深度学习在文本分类、命名实体识别（NER）、问答系统、机器翻译、文本摘要、对话生成等任务中的强大能力。介绍序列到序列（Seq2Seq）模型在机器翻译中的应用。第九章：语音识别与生成介绍语音信号的预处理，如MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征提取。讲解深度学习在端到端（End-to-End）语音识别系统中的应用。探讨深度学习在语音合成（Text-to-Speech, TTS）中的进展。第十章：其他模式识别领域探讨深度学习在时间序列分析（如股票预测、异常检测）、推荐系统、医学影像分析、自动驾驶等领域的应用案例。介绍生成对抗网络（GAN）在图像、文本、音频等生成任务中的强大潜力。本书特色：理论与实践并重：在深入讲解算法原理的同时，提供清晰的伪代码和算法流程，便于读者理解。前沿模型覆盖：重点介绍近年来深度学习领域的最新进展和最具影响力的模型。应用广泛深入：针对模式识别的各个重要子领域，详细阐述深度学习的应用场景和方法。数学推导严谨：关键算法的推导过程清晰易懂，有助于读者建立扎实的理论基础。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握深度学习的核心概念、主流模型以及在各种模式识别任务中的实际应用方法，为进一步的学术研究或工程实践打下坚实的基础。

作者简介

靳蕃，湖南长沙市人，西南交通大学教授、博士生导师、神经网络与信息技术研究所所长。19 80年至1982年以访问学者身份工作于德国braunschweig技术大学信息系统研究所。回国后致力于计算机信息编码和人工神经网络的科研教学工作。先后多次去英、美、日等国家和香港地区讲学及学术访问，写成专著5部，发表学术论文200余篇，获国家级有突出贡献专家，全国优秀教育工作者和全国五一劳动奖章等多种奖励。

目录信息

第一章智能科学发展概论
1．1 智能的探索
1．2 智能的涵义
1．2．1 生物智能
1．2．2 人工智能
1．2．3 计算智能
1．2．4 智能abc
1．3 电脑的发展历程
1．3．1 集成电路技术的进步
1．3．2 vonneumann计算机的发展
1．3．3 人机大战的启示
1．4 传统ai的成就与局限性
1．4．1 ai的兴起与发展
1．4．2 ai的成就
1．4．3 传统ai的局限性
1．5 人工神经网络的发展历程与反思
1．5．1 早期的五种计算模式
1．5．2 马鞍形的发展历程
1．5．3 ann研究现状的反思
1．6 智能科学的相关技术
.1．6．1 模糊逻辑
1．6．2 进化计算
1．6．3 粗集理论
1．6．4 混沌与分形
1．6．5 区组设计
1．7 智能科学中的若干哲学问题
1．7．1 老三论与新三论
1．7．2 思维数学方法
1．7．3 值得认真思考的哲学概念
1．7．4 几对相互矛盾的哲理关系
1. 8 智能科学发展展望
1．8．1 研究智能的三条途径
1. 8．2 模糊神经计算智能
1．8．3 未来世纪的智能科学
第二章智能的生物特征与本质
2．1 脑的哲学思考
2．1．1 巨系统观下的人脑
2．1．2 脑的三个表征
2．1．3 物质与精神间的有序映射
2．1．4 脑的复杂性
2．2 脑的结构与功能
2．2．1 脑的构造
2．2．2 神经元
2．2．3 神经膜及其电特性
2．2．4 h-h非线性动态方程
2．2．5 动作电位脉冲的传递
2．3 视觉系统的剖析
2．3．1 智能与视觉
2．3. 2 眼的机能
2．3．3 串并行的视觉信息处理
2．3．4 功能分区
2．4 记忆与遗忘
2．4．1 记忆的类型
2．4．2 联想记忆
2．4．3 遗忘现象
2．5 意识与思维
2．5．1 意识的产生
2．5．2 两类信号束统
2．5．3 学习机制
2．5．4 思维方法
2．5．5 注意力集中
2．6 生物智能系统的启示
2．6．1 生物神经系统智能活动的特征
2．6．2 三个子系统的协同工作
2．6．3 现有电脑和人脑的比较
2．6．4 设计模糊神经计算智能系统的原则
第三章人工神经网络
3．1 人工神经元
3．1．1 m-p模型
3．1．2 函数的近似
3．1．3 布尔函数的神经元实现
3．2 感知机
3．2．1 感知机的特性
3．2．2 感知机的分类功能
3．2．3 感知机分类示例
3．3 神经网络学习机制
3．3．1 学习方法类别
3．3．2 学习算法
3．3．3 感知机学习
3．3．4 adaline
3．4 前馈型bp网络
3．4．1 激励函数
3．4．2 bp学习算法
3．4．3 网络的逼近能力
3．4．4 网络的泛化能力
3．4．5 隐含层单元数的选定
3．4．6 对bp网络的评价
3．5 反馈型hopfield网络
3．5．1 求解tsp与计算复杂性
3．5．2 离散型hopfield网络
3．5．3 连续型hopfield网络
3．5．4 用神经网络方法求解tsp
3．5．5 计算能量函数优化方法的评价
3．6 kohonen自组织网络
3．6．1 自组织概念
3．6．2 自组织学习算法
3．6．3 学习算法参数选择
3．6．4 在声控打字机中的应用
3．7 几类特殊的神经网络
3．7．1 径向基函数网络
3．7．2 细胞神经网络
3．7．3 区组设计网络
3．7．4 广义同余神经网络
3．7．5 协同神经网络
第四章模糊逻辑基础
4．1 智能的模糊特征
4．1. 1 模糊的必要性
4．1．2 模糊的相对性
4．1．3 模糊的普遍性
4．2 模糊集合的基本概念
4．2．1 经典集合及其运算
4．2．2 模糊集合及其表达
4．2．3 模糊子集的运算
4．2．4 模糊集的几何表示
4．3 隶属函数
4．3．1 确定隶属函数的方法
4. 3．2 常见的模糊分布
4．4 模糊区间与模糊中心
4．4．1 主观模糊与客观模糊
4．4．2 模糊区间数与模糊中心数
4．4．3 相对模糊率
4．4．4 模糊区间数的运算
4．5 模糊集合与经典集合的联系
4．5．1 水平截集
4．5．2 分解定理
4．5．3 扩张原理
4．6 模糊矩阵与模糊关系
4．6．1 模糊矩阵及其运算
4．6．2 模糊矩阵的合成
4．6．3 模糊关系
4．6．4 模糊综合评判
4．6．5 泥石流沟严重度的模糊判释
4．7 模糊控制
4．7．1 模糊控制的特点
4．7．2 模糊控制规则
4．7．3 模糊倒车控制
第五章联想记忆与编码
5．1 联想与智能
5．1. 1 两种不同的记忆方式
5．1. 2 联想与创造发明
5．1．3 联想与汉明距离
5．2 联想网络
5．2．1 联想网络的类型
5．2．2 联想记忆的结构
5．2．3 特征矢量与联想
5．3 联想学习
5．3．1 赫布学习--相关矩阵
5．3．2 吸引子与吸引域
5．3．3 联想存储的容量问题
5．3．4 伪逆矩阵方法
5．3．5 正交投影
5．4 模糊联想记忆
5．4．1 矩阵联想存储器
5．4．2 模糊联想运算
5．4．3 赫布型fam
5．4．4 双向fam
5．4．5 多模式对fam
5．5 稳定吸引子与编码
5．5．1 hopfield网络的稳定吸引子
5．5．2 神经网络用于组合编码
5．5．3 dhnn与纠举错码
5．5．4 dhnn搜索非周期自相关序列
第六章进化计算
6．1 生物进化的启示
6．1．1 生物进化论的形成与发展
6．1．2 生物进化的基本特点
6，2 进化计算的种类
6．2．1 遗传算法ga
6．2．2 进化规划ep
6．2．3 进化策略es
6；3 遗传算法的原理和方法
6．3．1 随机优化方法
6．3．2 遗传算法的描述
6．3．3 遗传算法的基本操作
6．3．4 遗传算法中的概率分析
6．4 遗传算法求解tsp
6．4．1 参数设置
6．4．2 算法流程
6．4．3 算法的改进
6．4．4 计算实例
6．5 遗传算法的其他应用
6．5．1 遗传算法与人工神经网络
6．5．2 配送中心选址解法
6．5．3 车站到发线运用
6．5．4 在数字电路测试中的应用
6．6 进化计算的评价
第七章混沌与分形
7．1 混沌现象与混沌学
7．1. 1 混沌学的诞生
7．1．2 脑神经系统中的混沌
7．2 混沌神经元模型
7．2．1 虫口模型
7．2．2 李雅普洛夫指数与维数
7．3 生命的节律
7．3．1 节律的多样性
7．3．2 稳态
7．3．3 极限环
7．3．4 混沌与分岔
7．4 分形
7．4．1 从混沌到分形
7．4．2 cantor集
7．4．3 koch曲线
7．4．4 mandelbrot集
7．5 混沌与分形的应用
7．5．1 混沌应用于保密通信
7．5．2 地球物理学中的分形方法
7．5．3 分形图像编码
第八章模糊神经计算智能系统
8．1 神经网络和模糊技术的融合
8．1．1 融合的趋势
8．1．2 模糊逻辑和神经网络的比较
8．1．3 fl与nn的融合方法
8．2 模糊神经网络
8．2．1 手写体数字识别用fnn
8．2．2 聚类分析用fnn
8．2．3 提取规则用fnn
8．3 模糊神经计算智能系统组成
8．3．1 智能信息处理的分类
8．3．2 计算智能系统的体系结构
8．4 特征的选择提取与排序
8．4．1 事物特征的描述
8．4．2 特征的选择
8．4．3 离散k-l降维变换
8．4．4 主分量分析法
8．4．5 特征的排序
8．5 学习样本
8．5．1 学习样本的作用
8．5．2 粗集理论
8．5．3 样本空间参数变换与分析
8．5．4 致密性遍历性相容性
8．6 fnn的体系结构
8．6．1 模糊神经元与可调神经元
8．6．2 几种模糊神经网络
8．6．3 注意力集中的实现方案
8．6．4 基于区组设计的对称均衡拓扑结构
8．7 计算智能的满意输出原理和方法
8．7．1 生物智能活动的满意解原则
8．7．2 有关满意度的传统提法
8．7．3 静态满意度与动态满意度
8．7．4 满意度的运算法则
8．7．5 基于满意度的tsp解法
8．8 计算智能在未来世纪中的发展
8．8．1 设计构造计算智能系统的基本原则
8．8．2 综合智能控制系统示例
8．8．3 几个待解决的关键问题
8．8．4 结束语
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《神经计算智能基础》这个书名，瞬间就将我的思绪拉向了人工智能的深邃领域。我一直对如何让机器具备“思考”的能力充满了兴趣，而“神经计算”恰恰是实现这一目标的核心技术之一。它预示着这本书将深入探讨模仿生物神经网络的计算模型，这不仅仅是冰冷的算法堆砌，更是一种对生命智慧的哲学性借鉴。我想象着书中会详细阐述人工神经网络的各种结构，比如前馈网络、循环网络，以及它们各自在处理不同类型数据时的优势。更令人期待的是，“基础”二字表明它将为读者构建一个扎实的理论框架，从最基本的神经元模型到复杂的学习算法，循序渐进地引领我们理解这一领域的核心概念。

评分☆☆☆☆☆

在浩瀚的学术海洋中，总有那么一些书，它们以独特的方式触动人心，即便内容尚未完全展开，其潜在的价值和引人入胜的论点已足以让人心生向往。我最近接触到一本名为《神经计算智能基础》的书，虽然我还没有机会深入研读它的每一个章节，但仅凭其书名和已透露出的研究方向，便足以勾起我强烈的好奇心。首先，它点明了“神经计算”这一前沿领域，这本身就充满了科技的神秘感与未来的气息。我们知道，人类大脑的运作方式一直是科学界和哲学界探索的终极奥秘之一，而神经计算正是试图模拟这种生物智能，将其转化为计算模型，从而解决复杂问题。想象一下，通过模仿神经元的连接、信号传递以及学习机制，我们是否能够构建出具有真正意义的智能系统？这种可能性本身就足以令人兴奋。

评分☆☆☆☆☆

单单听到《神经计算智能基础》这样的书名，就足以让我对其中可能蕴含的智慧感到一丝敬畏。它触及的“神经计算”领域，在我看来，是人类试图理解自身智慧本质并将其赋予机器的宏大尝试。我脑海中浮现出，书中将是如何以严谨的科学态度，剖析生物神经网络的运作机制，并将这些复杂的生物过程抽象成数学模型和算法。这种跨越生物学与计算机科学的桥梁，必然充满了挑战与创新。我期待它能够从最基础的概念入手，逐步深入，为我展示人工神经网络的构建原理，以及它们如何通过“学习”来处理信息、识别模式，甚至做出决策。

评分☆☆☆☆☆

《神经计算智能基础》这个书名，简洁却信息量十足，立刻勾起了我对深度学习和模式识别等热门话题的联想。我对这类书籍一向情有独钟，因为它们总能为我们揭示机器如何通过“学习”来理解世界，甚至超越人类在某些特定任务上的表现。这本书的“基础”二字，暗示着它将为我们提供一个全面而系统的视角，帮助理解构成智能计算的基石。我期待它能够清晰地解释诸如反向传播算法、激活函数等核心概念，并且可能还会涉及不同类型的神经网络，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以及它们在图像识别、自然语言处理等领域的应用原理。

评分☆☆☆☆☆

对于《神经计算智能基础》这本书，我的期待首先源于它所代表的跨学科融合的魅力。现代科学的发展越来越倾向于打破学科壁垒，而神经科学与计算机科学的结合，无疑是其中最令人瞩目的一股力量。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇窗，让我得以窥见大脑的奥秘如何被转化为可执行的计算逻辑。我猜想，书中一定会涉及大量的数学模型和算法分析，用严谨的科学语言去解释生物神经元的工作原理，并将其映射到人工神经网络的设计中。这种将生物世界的精妙机制量化、抽象，并最终应用于工程实践的过程，本身就充满了智慧的火花。

评分☆☆☆☆☆