Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Dagli, Cihan H. (EDT)/ Buczak, Anna L. (EDT)/ Enke, David L. (EDT)/ Embrechts, Mark (EDT)/ Ersoy, Ok

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:1637.00

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isbn号码:9780791802656

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 神经网络
• 工程系统
• 智能系统
• 机器学习
• 优化算法
• 建模
• 仿真
• 控制系统
• 数据分析

《智能工程系统：通过人工智能神经网络实现》 本书是一本深入探讨人工智能神经网络在现代工程领域应用的权威著作。它系统地阐述了神经网络的核心原理、不同类型及其在解决复杂工程问题中的强大能力。本书不仅为研究人员和工程师提供了扎实的理论基础，更提供了大量实际应用案例，旨在帮助读者掌握如何利用神经网络设计、优化和控制各类智能工程系统。 核心理论与模型： 本书开篇即为读者详细介绍了人工神经网络的起源、基本构成单元（神经元）以及不同层级结构（感知器、多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等）。作者深入浅出地剖析了前向传播、反向传播等关键的学习算法，并对激活函数、损失函数、优化器等概念进行了清晰的界定和数学推导。对于初学者而言，本书循序渐进的讲解能够帮助他们快速建立起对神经网络工作机制的直观理解。 经典与前沿网络架构： 本书内容涵盖了多种经典且被广泛应用的神经网络架构。例如，对于图像识别和计算机视觉任务，详细介绍了卷积神经网络（CNN）的原理，包括卷积层、池化层、全连接层的作用，以及如何通过它们提取图像特征。对于时序数据处理、自然语言处理和序列建模，则着重讲解了循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），深入分析了它们如何有效地处理长距离依赖关系。此外，本书还对近年来兴起的Transformer模型进行了详尽的介绍，阐述了其自注意力机制如何革新了序列建模领域，并探讨了其在自然语言理解、机器翻译等方面的巨大潜力。 在工程领域的应用： 本书的突出特点在于其对神经网络在各类工程学科中实际应用的详尽阐述。 机械工程： 探讨了如何利用神经网络进行故障诊断与预测，例如通过分析设备运行数据来识别潜在的故障模式，预测部件的剩余使用寿命，从而实现预测性维护，减少停机时间，提高设备可靠性。在控制领域，本书介绍了如何使用神经网络设计自适应控制器，以应对非线性、时变或不确定性的系统，例如在机器人控制、航空航航天领域的飞行器姿态控制等方面。此外，还包括了材料科学中的应用，如通过神经网络预测材料性能，优化材料设计。 电气工程： 重点介绍了神经网络在电力系统中的应用，包括负荷预测、电网优化调度、新能源发电的并网预测以及故障检测与隔离。在信号处理领域，本书展示了如何利用神经网络进行噪声抑制、信号分离和特征提取，例如在音频和通信系统中。对于智能电网的建设，神经网络提供了强大的工具来管理和优化能源的生产、传输和消费，提升能源利用效率。 土木工程： 深入分析了神经网络在结构健康监测、桥梁和建筑物的安全评估中的应用。通过分析传感器数据，神经网络可以检测结构的微小变化，预警潜在的危险，并评估结构的承载能力。此外，本书还讨论了神经网络在交通流预测、城市规划和基础设施管理方面的应用，例如通过分析交通数据来优化信号灯控制，缓解交通拥堵。 航空航天工程： 阐述了神经网络在飞行器设计优化、自主导航、目标识别和轨迹规划等方面的应用。例如，利用神经网络来优化机翼的空气动力学设计，提升燃翼的效率。在自主驾驶领域，神经网络能够帮助无人机和航天器在复杂环境中进行感知、决策和控制。 化学工程： 探讨了神经网络在过程控制优化、反应器设计、催化剂开发以及化学品生产预测等方面的应用。例如，利用神经网络来精确控制反应过程的温度、压力和进料速率，以最大化产率和产品质量。 生物工程与医学工程： 尽管不直接属于传统工程范畴，但本书也触及了神经网络在生物医学信号处理、医学影像分析、药物发现和个性化医疗等方面的潜力，展示了跨学科的应用前景。 训练、评估与部署： 除了核心理论和应用，本书还提供了关于神经网络模型训练、评估和部署的实践性指导。详细讲解了数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优、过拟合与欠拟合的解决策略，以及常用的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、MSE等）。最后，本书还探讨了如何将训练好的神经网络模型部署到实际工程系统中，包括模型压缩、硬件加速等关键技术，确保模型的效率和实时性。 面向读者： 本书适合于对人工智能和工程应用有浓厚兴趣的本科生、研究生、博士生以及在相关领域工作的工程师、研究人员和技术决策者。无论您是希望深入理解神经网络理论，还是寻求将AI技术应用于实际工程挑战，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。它不仅传授知识，更激发创新，为构建更智能、更高效、更可靠的未来工程系统提供坚实的技术支撑。

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我注意到这本书的参考文献部分整理得极其详尽和规范，这几乎是衡量一本严肃学术著作质量的一项硬性指标。每一条引文都标注得一丝不苟，格式统一，这极大地便利了读者进行追溯和深入研究。一个严谨的作者必然会尊重前人的工作，并为后来的研究者铺设清晰的求证之路。这种对文献的重视程度，从侧面印证了书中论述的可靠性和权威性。我常常发现，许多重要的思想火花往往隐藏在那些晦涩难懂的原始论文中，这本书能够将这些分散的知识点进行有效的整合与提炼，并清晰地标注出其源头，这本身就是一项巨大的增值服务。它不仅仅是内容的传递者，更是知识地图的绘制者。对于希望沿着特定研究方向继续深造的读者而言，这份详尽的参考书目，其价值可能不亚于书中的主体内容本身。

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从一个初学者的视角来看，这本书的入门门槛似乎设置得比较友好，这是我最欣慰的一点。我担心很多高阶的专业书籍在开篇时就直接抛出大量的数学前提和复杂的符号系统，让人望而却步，从而打断了学习的连贯性。然而，这本书的开篇似乎花了相当的篇幅来构建直观的物理或逻辑图像，用通俗易懂的语言解释了核心思想的“为什么”和“是什么”，而不是急于展示“怎么算”。例如，它对某些关键概念的引入，似乎采用了类比的方法，这对于我这样需要时间来消化抽象概念的学习者来说，无疑是巨大的帮助。如果后续章节在保持严谨性的同时，仍能维持这种循序渐进的教学节奏，多使用图示来辅助理解那些抽象的算法流程，那么它就能成功跨越“专家读物”和“有效教材”之间的鸿沟。我希望它不仅仅是知识的堆砌，更是一份精心设计的学习路径图，能够引导我稳步攀登知识的高峰。

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我之所以会选择这本书，主要是因为它在学术界的一些前沿讨论中被反复提及，据说其对某一特定工程领域的应用剖析尤为独到。我期望它能提供一套系统性的、可操作的框架，而不是仅仅停留在理论的阐述层面。更重要的是，我非常看重作者在案例分析上的投入程度。我希望书中能包含足够多的、具有挑战性的真实世界问题实例，并且这些实例不仅仅是简单地展示结果，更应该深入剖析建模过程中的取舍、参数调整的依据，以及面对实际数据噪音和不确定性时，是如何进行鲁棒性设计的。如果能提供一些与最新行业标准对标的性能评估指标和对比分析，那就更具参考价值了。我对那些只会空谈概念却缺乏实践指导的书籍是敬而远之的，因此，我非常关注这本书在“工程化”实践指导方面的力度，期待它能成为我解决手头复杂项目瓶颈时的得力助手，提供一套可以立即转化为行动的蓝图，而不是仅仅停留在纸上谈兵的阶段。

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这本书的装帧设计确实相当引人注目，封面采用了深邃的蓝色调，配以简洁而富有科技感的字体排版，整体给人一种专业、前沿的感觉。我拿到书后首先注意到的是纸张的质感，触感光滑且厚实，油墨印刷清晰，即便是图表和公式部分也毫无模糊之感，这对于一本偏向技术研究的著作来说至关重要。装订方面也显得非常扎实，我可以感觉到它能够经受住长时间的翻阅和查阅。内页的布局设计也体现了出版方的用心，段落之间的留白恰到好处，使得长时间阅读时眼睛的疲劳感减轻了不少。特别是章节标题和子标题的区分度很高，便于快速定位到感兴趣的部分。虽然我还没有深入研读具体内容，但仅仅是浏览目录结构，就能感受到作者在内容组织上的精心策划，逻辑层次分明，从基础概念的铺陈到复杂模型的深入探讨，似乎预留了充足的过渡空间。这种对物理形态的重视，无疑提升了阅读的愉悦度和专业度，让人在拿起书本的那一刻，就对接下来的学习充满了期待，觉得这是一份值得珍藏的知识载体。这种对细节的关注，往往预示着内容的深度和严谨性。

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这本书的学术深度和广度似乎达到了一个相当高的平衡点。我注意到它并没有将所有的精力都集中在某一个单一的算法变体上，而是进行了一种全景式的扫描。这在一定程度上反映了作者对该领域发展脉络的深刻洞察力。例如，它似乎不仅覆盖了经典的网络结构，还涉及到了近几年快速崛起的、具有颠覆性潜力的新的计算范式，并且将这些不同的方法置于一个统一的理论框架下进行比较。这种广度意味着读者不会因为局限于某一种技术而被时代淘汰。我尤其感兴趣的是，作者是如何处理不同模型在计算复杂度和模型解释性之间的权衡问题的。一本优秀的参考书不应该只歌颂某一种技术的优越性，而应该客观地指出其局限性和适用范围。如果这本书能在不同方法论的“优缺点对比分析”部分给出深入且公正的评价，那么它对指导实际项目选择合适的工具集将具有无可替代的价值。

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