具体描述
本书以作者多年在神经网络理论与应用方面的研究成果为线索，介绍了SCI期刊论文投稿、论辩与发表方面的具体事项和相关技巧，对指导研究者进行SCI论文投稿具有重要的参考价值。
本书阐述了三类新型神经网络（连续ZNN、离散ZNN、WASD神经网络）的研究进展，介绍了神经网络理论与应用方面的最新知识；同时也收录了11篇发表于SCI期刊的论文原文及与期刊编辑的往来信件，展示了论文从投稿到发表的全过程。
本书适合自然科学及工程科学领域的研究者和学生，以及希望在SCI期刊发表论文的读者参考阅读。
作者简介
张雨浓，男，博士，教授，博士生导师，1973 年 10 月生。1992~1996 年在华中理工大学（现为华中科技大学）攻读学士学位；1996 年进入华南理工大学攻读硕士学位；1999~2002 年在香港中文大学攻读博士学位。2003 年完成博士学业之后，张雨浓博士在新加坡国立大学电力与计算机工程系做博士后研究，主要研究领域为时变求逆的神经网络和冗余机器人系统。2004 年前往英国斯特拉斯克莱德大学（University of Strathclyde）任研究员，主要研究领域为高斯过程回归及其快速算法。2005 年年初，转往爱尔兰国立大学梅努斯分校哈密顿研究所任研究科学家（Research Scientist）/研究员。2006 年 6 月受聘于中山大学信息科学与技术学院，任“百人计划”教授。张雨浓教授长期从事人工神经网络、冗余度机械臂、计算与优化等研究工作。目前为国际权威期刊 IEEE Transactions on Neural Networksand Learning Systems 副编辑。迄今共发表中英文论著 318 篇/部（包括专著、期刊论文、会议论文、书籍章节、专利和计算机软件著作权等），其中 IEEE 期刊论文 26 篇、IEEE Transactions 长文 19 篇，SCI 收录论文 86 篇、SCI 论文被引用 1044 次（其中他引 244 次），Google 学术搜索显示其论文被引用总次数为2435 次，同时还有 5 项授权发明专利。2007 年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，2008 年获 ISSCAA 最佳论文奖，2011 年获 ICAL 最佳论文奖，2013年获第四届青年科学之星奖，2014 年获广东省科学技术奖三等奖。
廖柏林，男，副教授，博士，1981 年 8 月生。2006 年 3月于鞍山科技大学（现为辽宁科技大学）硕士毕业后进入吉首大学工作，历任助教、讲师和副教授。2012 年 9 月进入中山大学信息科学与技术学院攻读博士学位。主要研究方向为人工神经网络、机器人和过程控制。近年来，已发表中英文论文 20 余篇，其中 IEEE Transactions 长文 1 篇，SCI 期刊论文 5 篇，EI 收录论文 11 篇，CSCD 核心期刊论文 5 篇。2014年 10 月获中山大学 2013~2014 学年优秀研究生奖。
谭洪舟，男，博士，教授，博士生导师，1965 年 8 月生。现任物联网芯片与系统应用技术国家地方联合工程实验室主任、广东顺德中山大学-卡内基梅隆大学国际联合研究院院长、中山大学花都产业科技研究院院长、广东省集成电路产业联盟理事长、IEEE 高级会员。近年来作为主持人承担了国际合作、国家自然科学联合基金重点项目、国家中小企业创新基金、广东省教育部产学研重点项目、广州市重大科技专项等项目，已发表学术论文 100 多篇，申请发明专利 100 多项。曾获 2005 年教育部自然科学奖一等奖，2009 年国家自然科学奖二等奖。主要研究领域为集成电路设计技术、物联网技术、智能感知技术。
目录信息
绪论 .............................................................................. 1
第一节 新型连续递归神经网络的提出与进展 .............................. 2
第二节 新型离散递归神经网络的提出与进展 .............................. 4
第三节 新型前向神经网络的提出与进展 ................................... 5
第四节 SCI 论文概述 ...................................................... 6
第五节 本书内容概述 ...................................................... 8
第一部分 新型连续递归神经网络
第一章 连续递归神经网络求解时变线性矩阵等式 ............................. 15
第一节 英文 SCI 论文原稿 ................................................ 16
第二节 投稿概述 .......................................................... 32
第三节 评审建议 .......................................................... 34
第四节 答复与修改 ....................................................... 36
第五节 录用与校样 ....................................................... 39
第六节 本章小结 .......................................................... 41
第二章 连续递归神经网络求解时变非线性不等式系统 ........................ 42
第一节 英文 SCI 论文原稿 ................................................ 43
第二节 投稿 .............................................................. 64
第三节 评审建议 .......................................................... 65
第四节 答复与修改 ....................................................... 66
第五节 录用与校样 ....................................................... 69
第六节 本章小结 .......................................................... 70
第三章 有限时间收敛的连续递归神经网络求解时变矩阵伪逆 ................. 72
第一节 英文 SCI 论文原稿 ................................................ 73
第二节 投稿 .............................................................. 96
第三节 评审建议 .......................................................... 96
第四节 答复与修改 ....................................................... 97
第五节 录用与校样 ...................................................... 101
第六节 本章小结 ........................................................ 102
第四章 复数取值连续递归神经网络求解时变复数矩阵逆 .................... 104
第一节 英文 SCI 论文原稿 .............................................. 105
第二节 投稿 ............................................................. 117
第三节 评审建议 ........................................................ 118
第四节 答复与修改 ...................................................... 118
第五节 录用与校样 ...................................................... 120
第六节 本章小结 ........................................................ 121
第二部分 新型离散递归神经网络
第五章 离散递归神经网络求解时变二次最小化 .............................. 125
第一节 英文 SCI 论文原稿 .............................................. 125
第二节 投稿、编辑建议与答复 ........................................... 150
第三节 一审评审建议 .................................................... 152
第四节 答复与修改 ...................................................... 155
第五节 二审评审建议 .................................................... 166
第六节 答复与修改 ...................................................... 167
第七节 三审评审建议 .................................................... 174
第八节 答复与修改 ...................................................... 175
第九节 录用与校样 ...................................................... 179
第十节 本章小结 ........................................................ 180
第六章 离散递归神经网络求解时变非线性等式 .............................. 182
第一节 英文 SCI 论文原稿 .............................................. 183
第二节 之前投稿评审建议 ............................................... 205
第三节 之前投稿答复与修改 ............................................ 207
第四节 改投评审建议 .................................................... 211
第五节 答复与修改 ...................................................... 211
第六节 录用与校样 ...................................................... 213
第七节 本章小结 ........................................................ 214
第七章 离散递归神经网络求解时变矩阵伪逆 ................................ 215
第一节 英文 SCI 论文原稿 .............................................. 216
第二节 评审建议 ........................................................ 235
第三节 答复与修改 ...................................................... 237
第四节 录用与校样 ...................................................... 240
第五节 本章小结 ........................................................ 242
第八章 离散递归神经网络求解静态与时变立方根 ........................... 244
第一节 英文 SCI 论文原稿 .............................................. 245
第二节 投稿 ............................................................. 267
第三节 评审建议 ........................................................ 268
第四节 答复与修改 ...................................................... 270
第五节 录用与校样 ...................................................... 278
第六节 本章小结 ........................................................ 279
第三部分 新型前向神经网络
第九章 权值直接确定的 Gegenbauer 正交基神经网络及其应用 ............ 283
第一节 英文 SCI 论文原稿 .............................................. 284
第二节 投稿 ............................................................. 290
第三节 拒稿与申诉 ...................................................... 291
第四节 录用与版权协议签署 ............................................ 294
第五节 录用后的删改 .................................................... 295
第六节 本章小结 ........................................................ 295
第十章 权值与结构双确定的 Chebyshev 多项式神经网络用于模式分类 .... 297
第一节 英文 SCI 论文原稿 .............................................. 298
第二节 一审评审建议 .................................................... 322
第三节 答复与修改 ...................................................... 326
第四节 二审评审建议 .................................................... 334
第五节 答复与修改 ...................................................... 335
第六节 三审评审建议 .................................................... 345
第七节 答复与修改 ...................................................... 347
第八节 录用与校样 ...................................................... 356
第九节 本章小结 ........................................................ 358
第十一章 权值与结构双确定的多输入前向神经网络用于数据拟合与灰度图像去噪 ............................................................... 359
第一节 英文 SCI 论文原稿 .............................................. 360
第二节 投稿 ............................................................. 374
第三节 二审评审建议 .................................................... 374
第四节 答复与修改 ...................................................... 375
第五节 三审评审建议 .................................................... 379
第六节 答复与修改 ...................................................... 380
第七节 五审评审建议 .................................................... 382
第八节 答复与修改 ...................................................... 383
第九节 录用与校样 ...................................................... 385
第十节 本章小结 ........................................................ 386
· · · · · · (收起)
读后感
博二同学一枚，今年琢磨大半年时间弄出来的第一篇论文最近刚好出结果了，大修。最近刚好看到这本书，看了一下介绍，应该很好。最近想入手一本。以前没做过论文答复，有这样的书在手里，应该就不愁答复论文啦。哈哈哈。希望凭借本书的指导能顺利中一篇SCI。祈祷中...
评分博二同学一枚，今年琢磨大半年时间弄出来的第一篇论文最近刚好出结果了，大修。最近刚好看到这本书，看了一下介绍，应该很好。最近想入手一本。以前没做过论文答复，有这样的书在手里，应该就不愁答复论文啦。哈哈哈。希望凭借本书的指导能顺利中一篇SCI。祈祷中...
评分博二同学一枚，今年琢磨大半年时间弄出来的第一篇论文最近刚好出结果了，大修。最近刚好看到这本书，看了一下介绍，应该很好。最近想入手一本。以前没做过论文答复，有这样的书在手里，应该就不愁答复论文啦。哈哈哈。希望凭借本书的指导能顺利中一篇SCI。祈祷中...
评分博二同学一枚，今年琢磨大半年时间弄出来的第一篇论文最近刚好出结果了，大修。最近刚好看到这本书，看了一下介绍，应该很好。最近想入手一本。以前没做过论文答复，有这样的书在手里，应该就不愁答复论文啦。哈哈哈。希望凭借本书的指导能顺利中一篇SCI。祈祷中...
评分毫无疑问，这是一本关于人工神经网络的高水平的专著。作者张雨浓教授及其科研团队在这个领域深耕多年，硕果累累。连续ZNN、离散ZNN、WASD神经网络三种不同类型的神经网络是张教授在人工神经网络领域研究的最新研究成果，汇总在一部书中，无疑对相关方向的研究者进行系统学习，...
用户评价
我对这本书的期待，主要源于其标题中“新型神经网络”所代表的前沿性和“SCI论文评审论辩”所体现的学术深度。在当下AI技术飞速发展的浪潮中，理解并掌握最新的神经网络架构和算法至关重要。我渴望了解那些能够突破现有模型局限、引领下一波技术革新的“新型”模型，例如它们在处理大规模数据、提升模型效率、增强可解释性或应对特定领域挑战（如医疗影像分析、自动驾驶感知等）方面的独到之处。而“SCI论文评审论辩”这个副标题，则赋予了这本书极高的学术可信度，并且让我看到了学习的另一重维度。我非常想知道，作者是如何在国际顶尖的学术期刊评审过程中，成功地阐述其研究成果的创新点和价值。在评审过程中，面对专家可能提出的关于理论基础、实验设计、结果分析或模型泛化能力等方面的质疑，作者是如何用专业知识和严谨的论证来回应的？这些真实的学术讨论，无疑能帮助我更深刻地理解新型神经网络的内在机制，同时也能学习到如何进行科学研究、如何有效地进行学术沟通，以及如何在学术压力下保持清晰的思路和坚定的信念。
评分这本书的书名非常引人注目，尤其是“新型神经网络”这几个字，立刻勾起了我对当前人工智能领域前沿技术的好奇心。近年来，深度学习的崛起带来了革命性的变化，无论是图像识别、自然语言处理还是自动驾驶，都取得了令人惊叹的进展。而“新型”这两个字，则暗示着这本书可能涵盖了那些尚未被广泛认知、但潜力巨大的下一代神经网络架构或训练方法。我非常期待书中能够深入浅出地解析这些新型模型的内在机制，比如它们是如何解决传统神经网络存在的瓶颈问题的，又有哪些独特的优势。更重要的是，我希望作者能够分享这些模型在实际应用中的案例，通过具体的实验数据和结果来佐证其理论的有效性。例如，在计算机视觉领域，Transformer的兴起极大地改变了我们处理图像的方式，而书中是否会探讨这类跨领域融合的创新思路？在自然语言处理方面，预训练大模型如GPT系列已经成为研究的热点，这本书是否会解析其背后的创新点，或者提出更进一步的优化方向？除了技术细节，作者的学术视野和前瞻性也至关重要。我很想知道，在这些新型神经网络的背后，蕴含着哪些新的数学理论或物理原理？它们是否会引领人工智能进入一个全新的发展阶段？对于我这样一位对AI充满热情但又非专业出身的读者来说，能够读到这样一本兼具深度和广度的著作，将是一次非常宝贵的学习经历，它能帮助我更好地理解AI的未来发展脉络。
评分这本书的名称“新型神经网络及其英文SCI论文评审论辩”引起了我极大的兴趣，因为它点出了两个关键信息：一是前沿的技术内容，二是严谨的学术讨论。我一直对人工智能，特别是深度学习的最新进展抱有浓厚的兴趣，而“新型神经网络”显然代表着这个领域最前沿的研究方向。我希望书中能够深入浅出地介绍这些新型模型是如何设计出来的，它们在结构上、学习机制上或者应用方式上与传统的神经网络有何不同，又解决了哪些现有技术难以逾越的难题。另一方面，“SCI论文评审论辩”则意味着这本书的内容经过了学术界的严格筛选和检验，并且会展现出在学术争鸣中，研究成果是如何被提出、被质疑、被捍卫、最终被认可的过程。我非常期待看到作者是如何在英文SCI论文的评审过程中，巧妙地回应评审专家提出的尖锐问题，如何用扎实的实验数据和严密的逻辑来支撑其提出的新型神经网络的创新性和有效性。这种对学术对话过程的呈现，将使我不仅能学到技术知识，更能领略到科学研究的严谨性、批判性以及不断追求卓越的精神。
评分我对这本书的另一个期待点在于其“论辩”的部分，这预示着它并非一本枯燥的技术手册，而是充满了思想的碰撞和观点的交流。在人工智能飞速发展的今天，各种新理论、新模型层出不穷，但并非所有提出的观点都能得到学术界的普遍认同。SCI论文的评审过程，正是对这些创新成果进行严格“检验”的关键环节。因此，这本书若能呈现出关于新型神经网络的“论辩”，那将是极其宝贵的。我希望能看到作者是如何巧妙地回应评审专家提出的犀利问题，例如关于模型的理论基础是否扎实，实验设计是否严谨，结果分析是否客观，以及对未来发展方向的预测是否具有说服力。这些论辩的细节，往往比单纯的技术描述更能展现出研究的深度和作者的洞察力。或许书中会讨论一些备受争议的新型神经网络模型，例如那些在性能上取得突破，但在可解释性或鲁棒性方面仍存在较大改进空间的模型。作者是如何在坚持自己研究成果的同时，又虚心听取并吸收评审意见的？这种在学术争鸣中不断完善和进步的过程，正是科学精神的体现。我希望这本书能够提供一些具体的论辩案例，让我能够从中学到如何进行有效的学术沟通，如何用清晰的逻辑和充分的证据来支持自己的观点，同时也如何以开放的心态面对批评和挑战。
评分我购买这本书的初衷，是希望能够系统地了解当前人工智能领域，尤其是神经网络技术发展的最前沿动态。书名中的“新型神经网络”几个字，直接击中了我对最新技术的好奇心。在经历了深度学习的蓬勃发展之后，我希望能看到那些能够解决现有模型局限性、带来全新突破的新型网络架构或学习范式。这本书是否会介绍那些融合了不同学科思想的创新模型？例如，是否会探讨如何将量子计算、生物学启发或者博弈论等思想融入神经网络的设计中？“SCI论文评审论辩”这个副标题更是让我对其学术深度和前沿性充满期待。我非常想了解，在这些顶尖的学术论文发表过程中，作者是如何将自己的研究成果呈现给评审专家的，又是如何回应评审意见的。我想知道，在评审过程中，关于新型神经网络的哪些方面是评审专家最关注的？是模型的创新性、理论的完备性、实验的严谨性，还是其潜在的应用价值？通过学习这些真实的评审论辩，我不仅能够吸收关于新型神经网络的知识，更能从中学习到如何进行严谨的学术研究、如何有效地进行学术沟通，以及如何以更加批判性的眼光审视科研成果。
评分我对这本书最大的兴趣在于其“新型神经网络”这一核心内容，以及“SCI论文评审论辩”这一独特的呈现方式。在我看来，“新型”意味着这本书将引领我了解那些正在引领人工智能发展方向的下一代模型。我很想知道，这些新型神经网络在设计理念上有什么突破？例如，它们是否在处理非结构化数据、动态数据或者多模态数据方面表现出更强的能力？或者，它们是否在计算效率、可解释性或安全性等方面有所改进？“SCI论文评审论辩”则让我看到了这本书的学术价值和实践意义。我相信，通过学习作者如何在SCI论文的评审过程中，与评审专家就新型神经网络进行论辩，我能更深入地理解这些技术背后的科学逻辑和创新之处。我想知道，那些在论文评审中可能遇到的挑战，比如模型的可泛化性、对数据偏差的敏感性，或者潜在的伦理问题，作者是如何通过科学的论证和实验来解决的？这种对学术争鸣过程的呈现，无疑能让我获得比单纯的技术介绍更深刻的理解，并从中学习到如何进行严谨的科研探究和有效的学术表达。
评分这本书的标题“新型神经网络及其英文SCI论文评审论辩”立刻吸引了我，因为它点明了内容的核心——即最新、最前沿的神经网络技术，并且是以一种经过国际学术界检验和讨论的方式呈现。我一直对深度学习领域的发展动态保持着高度关注，而“新型”二字，就意味着书中可能涵盖了那些尚未成为主流，但代表着未来发展方向的创新架构或算法。我很想知道，这些新型模型是如何突破现有技术瓶颈的，比如在处理大规模、高维度数据时，它们是如何优化计算效率和学习能力的？又或者，在某些特定领域，例如强化学习、图神经网络或者联邦学习等方面，是否有新的神经网络模型被提出并取得了突破性进展？更吸引我的是“SCI论文评审论辩”这个部分。这意味着书中不仅仅是简单地介绍技术，更会深入探讨这些技术在转化为学术成果的过程中所经历的挑战。我非常期待能够通过这些真实的论辩，了解在国际顶尖的学术期刊评审过程中，学者们是如何评价一项新的神经网络研究的。作者是如何解释其模型的理论创新点？评审专家又提出了哪些具有建设性的意见或质疑？这些论辩不仅能让我深入理解新型神经网络的优劣，更能让我学习到进行严谨学术研究的方法和思路。
评分从书名可以看出，这本书将聚焦于“新型神经网络”这一前沿领域，这让我十分感兴趣。当前的AI技术，尤其是深度学习，已经取得了令人瞩目的成就，但同时我们也面临着一些挑战，比如模型的泛化能力、数据需求量、计算资源消耗以及黑箱模型的解释性问题。我相信，所谓“新型神经网络”的出现，正是为了解决这些痛点而进行的探索。我希望书中能够详细介绍这些新型模型的设计理念，它们在结构、训练机制或学习范式上与传统神经网络有何不同。例如，是否会探讨一些融合了生物启发式学习机制的神经网络？或者是那些在处理序列数据、图数据或时空数据方面表现出独特优势的模型？“SCI论文评审论辩”的副标题，则表明这本书的内容经过了学术界的严苛考验，并且可能包含了作者与评审专家之间的精彩交锋。我期待看到，在这些论辩中，作者是如何证明其提出的新型神经网络的创新性和实用性，如何回应评审关于模型有效性、效率以及潜在风险的质疑。这些真实的学术讨论，不仅能让我了解新型神经网络的最新研究进展，更能从中学习到如何进行科学研究和学术写作，提升自身的科研素养。
评分这本书的标题，尤其是“新型神经网络”和“SCI论文评审论辩”的结合，让我看到了其潜在的学术价值和前沿性。我一直对人工智能领域的发展保持着高度的关注，尤其是那些能够解决现有模型局限性、带来颠覆性创新的技术。我相信，新型神经网络的出现，正是为了应对当前深度学习所面临的一些挑战，例如对计算资源的巨大需求、模型的可解释性不足，以及在某些复杂场景下的泛化能力问题。因此，我非常期待书中能够详细介绍这些新型模型的设计原理、数学基础以及其在解决特定问题时的优势。而“SCI论文评审论辩”这个副标题，则更是让我对其内容的可信度和深度有了更高的预期。我希望看到书中能够呈现出作者是如何在严格的学术评审过程中，清晰地阐述其新型神经网络的创新性，并有力地回应评审专家提出的关于模型有效性、效率、理论依据和实际应用的疑问。这些真实的学术讨论，不仅能够让我学到关于新型神经网络的知识，更能从中学习到进行科学研究的严谨态度、批判性思维和有效的沟通技巧，从而提升我自身的学术认知水平。
评分“SCI论文评审论辩”这个副标题则让我对这本书的学术价值和前沿性有了更高的期待。SCI论文作为学术界公认的、经过同行严格评审的最高级别科研成果，其评审过程本身就充满了智慧的碰撞和思想的交锋。能够看到一本关于“新型神经网络”的SCI论文评审论辩，意味着这本书不仅仅是罗列技术，更可能是在探讨这些技术在发表过程中遇到的挑战、质疑以及作者如何通过严谨的论证和实验来回应评审意见。这对于想要深入了解科研过程，尤其是人工智能领域前沿研究如何被接纳和认可的读者来说，具有极高的参考价值。我很好奇，在评审过程中，作者是如何清晰地阐述新型神经网络的创新性，以及其潜在的影响力？面对评审专家可能提出的关于模型泛化能力、计算效率、可解释性等方面的质疑，作者又是如何用数据和理论来有力地反驳？这本书是否会揭示一些关于新型神经网络的争议性话题，并呈现出不同学派的观点？例如，在追求模型复杂度与可解释性之间，存在着天然的矛盾，这本书是否会探讨如何在这种矛盾中找到平衡点？或者，它是否会聚焦于那些颠覆性的研究，展示出科学家们如何突破固有的思维模式，提出大胆而创新的理论？我深信，通过学习这些论辩的过程，我不仅能学到关于新型神经网络的知识，更能领略到科学探索的严谨性、批判性以及不断进步的精神，这对提升个人的学术思维能力大有裨益。
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