9787030205339 時滯遞推神經網絡 科學齣版社 王林山 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王林山 著

圖書標籤:

• 神經網絡
• 時滯神經網絡
• 遞推神經網絡
• 機器學習
• 人工智能
• 控製理論
• 科學齣版社
• 王林山
• 數學模型
• 計算方法

店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030205339

商品編碼：29561072358

包裝：平裝

齣版時間：2008-04-01

基本信息

書名：時滯遞推神經網絡

定價：45.00元

作者：王林山

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2008-04-01

ISBN：9787030205339

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.400kg

編輯推薦

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內容提要

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本書係統地介紹瞭時滯遞歸神經網絡中的重要問題．主要內容包括時滯遞歸神經網絡的初邊值問題、平衡態、周期解、概周期解、穩定性、魯棒性、不變性、吸引性和吸引子的存在性及其空間位置的估計等問題。
本書可供理工科院校數學、應用數學、非綫性科學、計算機科學、通信和信息科學、智能控製、人工智能及生物工程等相關專業的大學生、研究生、教師以及有關科學工作者學習與參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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聚焦動態非綫性係統：時滯遞推神經網絡的理論前沿與應用探索 在現代科學與工程領域，對復雜動態係統的理解與控製是推動技術進步的關鍵。許多現實係統，從生物神經網絡到工業自動化，再到經濟金融模型，其演化過程並非瞬時發生，而是受到曆史信息或延遲信號的影響。這種“時滯”效應的存在，使得係統的建模與分析變得尤為復雜，對傳統靜態模型提齣瞭嚴峻挑戰。在此背景下，時滯遞推神經網絡（Time-Delay Recurrent Neural Networks, TDRNNs）作為一類能夠有效刻畫和處理具有時間延遲特性的動態係統的強大工具，正日益受到學術界和工業界的廣泛關注。 深度解析時滯遞推神經網絡的核心概念與數學框架 時滯遞推神經網絡並非簡單的靜態神經網絡的疊加，它在結構上引入瞭時間延遲機製，使得神經元的狀態不僅依賴於當前輸入，更與其過去的狀態以及過去接收到的輸入信號緊密相關。這種記憶能力使得TDRNNs能夠捕捉到係統中復雜的時序動態，以及由延遲引起的多樣化行為，如振蕩、混沌乃至全局穩定性。 其核心的數學模型通常可以錶示為一類非綫性微分或差分方程的集閤，其中包含顯式的時滯項。例如，在一個典型的連續時間TDRNN模型中，神經元 $i$ 的激活函數 $x_i(t)$ 的變化率 $frac{dx_i(t)}{dt}$ 可能與當前輸入 $u_i(t)$、當前激活值 $x_i(t)$ 以及過去某個時刻的激活值 $x_i(t- au)$ 相關，其中 $ au > 0$ 代錶瞭不同類型的時滯。時滯 $ au$ 可以是固定常數（固定時滯），也可以是隨時間變化的（時變時滯），甚至可以是分布在一段時間內的（分布時滯）。這些時滯的引入，極大地豐富瞭網絡的動態特性，也帶來瞭更深層次的理論分析挑戰。 理論研究的深度與廣度：穩定性、同步與混沌現象 時滯遞推神經網絡的理論研究集中在多個關鍵領域。 穩定性分析： 這是TDRNNs研究中最核心的問題之一。由於時滯的存在，係統的穩定性判斷不再像無時滯係統那樣直接。引入時滯後，係統可能從穩定變為不穩定，也可能齣現新的穩定區域。理論研究者們發展瞭一係列先進的數學工具，如Lyapunov-Kosov函數法、微分包含理論、以及基於泛函微分方程的分析方法，來刻畫TDRNNs的全局漸近穩定性、局部穩定性以及指數穩定性。對於具有多重時滯、復雜連接拓撲的網絡，穩定性分析的難度更是成倍增加，需要更為精細的數學刻畫和數值模擬驗證。特彆是在網絡安全性、可靠性要求極高的應用場景中，對TDRNNs穩定性的深入理解是基礎。 同步現象： 在許多耦閤係統中，個體單元在時滯的影響下能夠達到同步狀態，這在生物節律、通信係統、以及集員控製等領域具有重要意義。TDRNNs作為一類重要的耦閤動態係統，其同步行為的研究也是熱點。理論分析通常關注如何設計適當的耦閤方式和控製器，使得多個TDRNNs在時滯存在的情況下實現完全同步、相位同步、反同步等不同形式的同步。這涉及到對耦閤算子、驅動-響應關係以及時滯對同步速度和魯棒性的影響進行深入研究。 混沌動力學： 時滯的引入是産生混沌行為的重要因素之一。在一定參數條件下，TDRNNs可以展現齣豐富的非綫性動力學行為，包括周期振蕩、準周期運動乃至混沌。對TDRNNs混沌行為的探索，不僅有助於理解自然界中許多復雜的隨機性現象，也為信息加密、僞隨機數生成等應用提供瞭理論基礎。研究人員通過分岔分析、吸引子錶徵、以及信息論等方法，揭示TDRNNs産生混沌的機製，並探索如何控製或利用混沌特性。 其他理論前沿： 除瞭上述核心內容，TDRNNs的理論研究還包括但不限於：憶製器（memristor）與TDRNNs的融閤，以實現更強大的記憶和學習能力；圖論與TDRNNs的結閤，用於分析大規模、分布式網絡的動力學；以及與其他新興模型（如注意力機製、Transformer）的結閤，以處理更復雜的序列數據。 超越理論：時滯遞推神經網絡的廣泛應用前景 時滯遞推神經網絡並非空中樓閣，其獨特的建模能力使其在眾多學科和工程領域擁有廣闊的應用前景。 生物信息學與神經科學： 人類大腦本身就是一個復雜的時滯係統，神經信號的傳遞存在延遲。TDRNNs能夠有效地模擬生物神經網絡的行為，用於理解腦疾病機理（如癲癇、帕金森病），預測神經信號的傳播，以及設計神經接口與腦機交互係統。例如，利用TDRNNs建模睡眠周期、心律失常的産生機製，或用於分析大腦在特定任務下的激活模式。 金融建模與風險管理： 金融市場充斥著各種延遲信息，如公告發布、經濟數據更新、市場情緒的傳播等。TDRNNs能夠捕捉這些延遲效應，從而更準確地預測股票價格、匯率波動，評估金融風險，以及設計更穩健的交易策略。例如，通過TDRNNs分析宏觀經濟指標的滯後影響，或者建模社交媒體情緒對股票市場的影響。 工業自動化與過程控製： 許多工業過程，如化學反應、機器人運動、以及電力係統，都存在顯著的時滯。TDRNNs可以用於這些係統的精確建模，從而實現更優化的過程控製，提高産品質量，降低能耗，並保證係統的安全穩定運行。例如，在長距離管道輸送、遠程控製的機器人操作、以及大型電力網絡的負荷預測與調度中，TDRNNs都能發揮關鍵作用。 通信係統與信號處理： 在通信係統中，信號的傳輸和處理往往伴隨著延遲。TDRNNs可以用於信道均衡、噪聲抑製、以及自適應濾波等任務，提高通信係統的魯棒性和信息傳輸效率。例如，在無綫通信中，多徑效應産生的時延需要TDRNNs進行有效的補償；在迴聲消除技術中，TDRNNs能夠學習和預測迴聲信號。 氣候變化與環境預測： 氣候係統和環境變化過程也常常錶現齣顯著的時滯性，如海洋環流對大氣溫度的響應，或植被恢復對土壤侵蝕的滯後效應。TDRNNs的引入，為更精確地模擬和預測氣候變化趨勢、環境汙染物的擴散、以及生態係統的演化提供瞭新的工具。 其他新興應用： 隨著研究的深入，TDRNNs的應用領域還在不斷拓展，例如在交通流量預測、供應鏈管理、以及智能交通係統中，其處理時滯數據的能力都將大顯身手。 結論：時滯遞推神經網絡的未來展望 時滯遞推神經網絡作為一門交叉學科的前沿領域，融閤瞭數學、計算機科學、工程學以及應用領域的最新研究成果。當前，對TDRNNs的理論研究正朝著更復雜的時滯類型、更一般的網絡結構、以及更強的魯棒性方嚮發展。同時，結閤深度學習、強化學習等最新技術，TDRNNs在實際應用中的效能也將得到進一步提升。 理解並掌握時滯遞推神經網絡的理論精髓和應用實踐，不僅能為解決當前許多棘手的科學與工程問題提供有效的工具，更能為未來智能係統的設計與優化開啓新的思路。隨著計算能力的不斷增強和理論研究的不斷深入，時滯遞推神經網絡必將在塑造我們未來的科技格局中扮演越來越重要的角色。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就聽說過，一直想找機會拜讀一下。最近終於入手瞭，迫不及待地翻開。封麵設計很樸實，一看就是學術專著的風格，封麵上印著書名和齣版社，給人一種嚴謹、紮實的感覺。我從事的研究領域和這本書的主題有一些關聯，所以對時滯遞推神經網絡這個概念非常感興趣。雖然我還隻是初步瀏覽，但能夠感受到作者在理論推導和模型構建上的深入。我特彆期待書中關於時滯如何影響神經網絡動力學行為的分析，以及相關的穩定性、收斂性等證明。不知道書中是否會涉及到一些實際的應用案例，比如在信號處理、控製係統或者生物係統中，時滯遞推神經網絡是如何發揮作用的，這一點我非常好奇。如果能看到一些具體的仿真結果或者實驗數據，那就更好瞭。畢竟，理論研究最終還是要迴歸到實踐中去驗證和應用的。總的來說，這本書給我一種“乾貨滿滿”的期待感，相信它能為我提供寶貴的理論指導和研究思路。

評分☆☆☆☆☆

我從事的科研方嚮恰好與係統中的時間延遲問題緊密相關，因此，我一直非常關注能夠處理這一問題的數學模型和理論。時滯遞推神經網絡這個概念，對我來說，是解決現實問題的一個很有潛力的工具。我希望這本書能夠深入探討時滯對神經網絡的湧現行為，比如穩定性、收斂性、周期性解、混沌吸引子等方麵的影響。不知道書中是否會介紹一些用於分析和設計時滯遞推神經網絡的數學工具和方法，比如李雅普諾夫函數法、代數方法或者數值模擬方法。我對書中關於如何通過引入時滯來設計具有特定功能的神經網絡，或者如何利用時滯來提高神經網絡的性能（例如記憶容量、魯棒性等）的討論尤為期待。此外，我很好奇書中是否會提及一些在具體領域中應用時滯遞推神經網絡的案例，例如在機器人控製、圖像識彆、或者通信係統等，這些實際應用能夠幫助我更好地理解理論的價值。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠模擬復雜係統行為的數學模型情有獨鍾，特彆是那些能夠處理時間延遲問題的模型。時滯遞推神經網絡這個概念本身就充滿瞭吸引力，因為它觸及瞭現實世界中許多不可避免的時間滯後現象。在我的研究方嚮上，我們經常會遇到係統中的反饋迴路存在延遲，這會極大地影響係統的穩定性和動態響應。因此，我非常期待這本書能夠深入剖析時滯在遞推神經網絡中的作用機製，例如它可能引起的振蕩、混沌，甚至是新的吸引子。我尤其關注書中是否會對不同類型的時滯（如常數時滯、延遲分布等）進行區分討論，以及這些不同時滯特性對神經網絡行為産生的具體影響。此外，我還在思考，本書的理論框架是否能夠為設計具有特定時滯特性的新型神經網絡模型提供指導，或者說，是否能夠通過理論分析來優化現有模型的性能，使其更好地適應包含時滯的實際問題。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個深入理解和解決時滯相關問題的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能和神經網絡的發展非常關注，尤其是那些能夠處理更復雜、更接近現實世界建模的理論。時滯遞推神經網絡這個概念，在我看來，是神經網絡研究的一個重要突破方嚮，因為它直接關聯到瞭現實世界中許多現象的內在機製。很多時候，我們觀察到的行為並不是瞬時的，而是經過一段時間的延遲纔顯現齣來。這本書的齣版，讓我看到瞭一個係統性梳理和探討這一前沿問題的機會。我非常有興趣瞭解作者是如何從理論上建立時滯遞推神經網絡的模型，以及如何分析其復雜的動力學行為。比如，書中是否會涉及如何利用時滯來增強網絡的記憶能力，或者如何設計具有特定響應時間特性的網絡？我更期待的是，本書是否能夠為理解和模擬一些具有生物或物理意義上的延遲係統提供新的視角和方法，比如神經元的信號傳遞延遲，或者某些生態係統中的反饋延遲。這對於我理解生命科學中的一些復雜係統具有潛在的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對我來說就像是及時雨。我在實際工程項目中經常會遇到各種延遲問題，這些延遲讓很多傳統的控製和分析方法失效，或者性能大打摺扣。時滯遞推神經網絡這個方嚮，我關注瞭很久，但一直苦於沒有係統性的、深入的教材來學習。當我看到這本書的目錄時，我感到非常興奮，特彆是其中關於時滯對神經網絡穩定性分析的部分。我希望能從中找到關於如何處理和補償時滯對係統性能影響的理論依據和方法。我非常期待書中能夠提供一些實用的算法或設計技巧，能夠幫助我在實際應用中構建或調整時滯遞推神經網絡，以達到更好的控製效果或預測精度。例如，在電力係統、交通網絡或者生物醫學信號處理等領域，時滯無處不在，如何利用這本書的理論來解決這些問題，是我非常關心的問題。我希望這本書不僅僅是理論上的探討，也能包含一些與實際工程應用緊密結閤的案例分析，這樣纔能更好地指導我的工作。