人工脑信息处理模型及其应用 杨国为 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨国为 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030297143

商品编码：29658836549

包装：平装

出版时间：2011-01-01

基本信息

书名：人工脑信息处理模型及其应用

定价：65.00元

作者：杨国为

出版社：科学出版社

出版日期：2011-01-01

ISBN：9787030297143

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.663kg

编辑推荐

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内容提要

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《人工脑信息处理模型及其应用》是关于智能信息处理模型及其应用的专著，着重介绍作者杨国为提出的基于对事物(信息)认知、理解的人工脑信息处理模型。主要内容包括：人工脑信息处理神经网络模型，人工脑的基于同源同类事物连通本性的模式识别模型，人工脑感知联想记忆模型，人工脑具有期望容错域的联想记忆模型，人工脑拟人处理矛盾的物元动态系统模型，人工鱼的广义模型，以及有关模型设计的理论方法、实现技术、应用系统。
《人工脑信息处理模型及其应用》可供从事智能科学与技术、计算机科学与技术、信息科学与技术、控制科学与工程、系统科学等领域研究的学者和工程技术人员参考，也可作为高等院校相关专业博士及硕士研究生的参考书。

目录

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《智能科学技术著作丛书》序
序
前言
章绪论
1．1人工脑的含义
1．1．1人工脑的概念及功能
1．1．2人工脑的定义
1．1．3人工脑与超级计算机
1．2人脑的信息模型
1．2．1人脑的结构
1．2．2大脑皮层功能区
1．2．3人脑信息处理机制
1．2．4学习记忆机制
1．3人脑与电脑的比较
1．3．1人脑与电脑功能的差别
1．3．2人脑与电脑的优缺点
1．3．3电脑的未来
1．4人工脑的发展
1．4．1早期的机器智能研究
1．4．2计算机仿真进化模型
1．4．3人工神经网络与智能信息处理
1．4．4细胞自动机
1．4．5日本第五代智能计算机
1．4．6第六代电子计算机——神经计算机
1．4．7 ATR的“细胞自动机-仿脑计划”
1．4．8其他尝试
1．5研究方法实现技术
1．5．1生命科学基本概念
1．5．2神经工程
1．5．3人工神经网络
1．5．4误差反向传播
1．5．5知识涌现
1．5．6 ATR细胞自动机-仿脑的实现
1．5．7发展预测
1．6展望
1．6．1硬件方面
1．6．2软件方面
1．6．3研究方向
参考文献
第2章人工脑信息处理神经网络模型
2．1人工神经网络模型
2．2前向网络
2．3前向神经网络的分类(能力)模型
2．4应用BP学习算法进行模式分类的隐患定理
2．5一种新的多层感知神经网络模式分类模型
2．6分式线性神经网络及其非线性逼近能力研究
2．6．1分式线性神经网络
2．6．2分式线性神经网络的非线性逼近能力
2．6．3分式线性神经网络的BP学习算法
2．6．4分式线性神经网络与BP神经网络在无界区域上逼近能力的比较
2．6．5无界区域上的映射逼近仿真实验
2．7基于遗传算法的分式线性神经网络优化设计与应用
2．7．1遗传算法
2．7．2基于遗传算法的分式线性神经网络BP算法设计
2．7．3基于遗传算法的分式线性神经网络的大庆降雨量预测模型
2．8基于神经网络的广域上非线性连续映射分块并行建模方法的研究
2．8．1广域上非线性连续映射分块并行建模的必要性
2．8．2广域上非线性连续映射的神经网络分块并行模型
2．8．3小结
2．9基于虚拟信源和神经网络的无损数据压缩方法的研究
2．9．10与1字符串的虚拟信源
2．9．2虚拟信源的一种神经网络模型
2．9．3基于虚拟信源的无损数据压缩原理
2．9．4实验结果
2．10本章小结
参考文献
第3章人工脑的基于同源同类事物连通本性的模式识别模型
3．1仿生模式识别的两个关键技术问题研究
3．1．1同类事物连续(连通)通路、方向的确定
3．1．2判定高维空间中一点Z是否属于满意覆盖体□的技术
3．1．3应用实验
3．2基于同源同类事物连通本性的认证识别神经网络
3．2．1同源同类事物连通连网排序技术
3．2．2超香肠神经元构造和优先度排序超香肠覆盖神经网络设计
3．3基于同源同类事物连通本性的模式分类SLAM模型
3．3．1通用前馈网络拓扑结构
3．3．2保同源同类事物局部直接连通的模式分类sLAM模型
3．3．3实验与分析
3．3．4小结
3．4基于同源同类事物连通本性的分块并行优先度排序神经网络
3．4．1训练样本连通连网排序
3．4．2分块并行优先度排序神经网络拓扑结构
3．4．3基于同源同类事物连通本性的分块并行优先度排序神经网络算法
3．5基于同源同类事物连通本性的分块并行优先度排序RBF神经网络
3．5．1基于同源同类事物连通本性的优先度排序RBF网络的拓扑结构
3．5．2基于同源同类事物连通本性的优先度排序：RBF网络的训练算法
3．5．3新增样本的增量学习
3．6基于同源同类事物连通本性的分块并行优先度排序DBF神经网络
3．7基于同源同类事物连通本性的分块并行优先度排序通用高阶神经网络
3．8基于同源同类事物连通本性的分块并行优先度排序SVM
3．8．1训练样本连通排序
3．8．2分块并行优先度排序SVM拓扑结构
3．8．3基于同源同类事物连通本性的分块并行优先度排序SVM算法
3．9模式可拓识别与模式可拓识别神经网络模型
3．9．1模式可拓识别方法
3．9．2高维模式可拓识别的一种神经网络模型
3．9．3小结
参考文献
第4章人工脑感知联想记忆模型
4．1时变容错域的感知联想记忆模型及其实现算法
4．1．1时变容错域的四层感知联想记忆模型及其实现算法
4．1．2时变容错域感知联想记忆模型的遗忘与记忆扩充
4．1．3仿真实验与讨论
4．1．4小结
4．2人工脑可控容错域的联想记忆模型与仿真实现
4．2．1可控容错域联想记忆的样本容错域设计．
4．2．2可控容错域联想记忆模型的分块并行确定方法．
4．3本章小结
参考文献
第5章人工脑具有期望容错域的联想记忆模型的设计方法
5．1人工脑具有期望容错域的前向掩蔽联想记忆模型的设计方法
5．1．1引言
5．1．2前向掩蔽联想记忆模型的样本任意期望容错域设计
5．1．3期望容错域的前向掩蔽联想记忆模型拓扑结构
5．1．4期望容错域的前向掩蔽联想记忆模型确定的排序学习算法
5．1．5小结
5．2人工脑具有期望时变容错域的联想记忆模型的设计方法
5．2．1联想记忆模型的样本任意期望容错域设计
5．2．2联想记忆模型的拓扑结构
5．2．3基于排序学习与增量学习相结合的联想记忆模型确定
5．2．4小结
5．3具有期望容错域的超弦星系联想记忆模型的设计方法
5．3．1超弦理论与联想记忆
5．3．2超弦星系联想记忆模型的样本任意期望容错域设计
5．3．3期望容错域的超弦星系联想记忆模型拓扑结构
5．3．4期望容错域的超弦星系联想记忆模型确定
5．3．5遗忘与记忆扩充算法
5．3．6联想记忆模型实例
5．3．7小结
参考文献
第6章人工脑拟人处理矛盾的物元动态系统模型化方法
6．1广义物元系统可拓集的概念l
6．2广义物元系统可拓集的运算
6．3广义物元系统可拓集的限制
6．4广义限制物元系统和广义限制物元系统可拓关系
6．5广义问题的概念
6．6广义问题的模型
6．7广义问题求解
6．7．1对立问题的转换及转折解法
6．7．2不相容问题转换及转折解法
6．7．3不相容关系问题的转换及转折解法
6．7．4广义问题求解过程
6．7．5广义问题求解算法
6．8物元可拓集中面向实际的关联函数建立方法
6．9物元系统与或网及拟人推理
6．9．1物元系统与或网概念及特点
6．9．2基于物元系统与或网的拟人推理
6．10本章小结
参考文献
第7章人工鱼的广义模型
7．1人工鱼模型概述
7．2扩展的人工鱼模型
7．3人工鱼的局部运动规律建模和模型的连续切换
7．4叼食物行为运动规律模型
7．5人工鱼社会行为系统
7．6本章小结
参考文献
第8章结论与展望

作者介绍

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杨国为，北京科技大学工学博士，江西师范大学理学硕士，中国科学院半导体研究所神经网络实验室博士后，江西樟树人。现为中国人工智能学会理事.中国人工智能学会可拓工程专业委员会副秘书长，中国人工智能学会智能控制与智能管理专业委员会委员，青岛大学教授。已独立完成2本著作，以发明人身份申请3个发明，公开发表60余篇学术论文，其中20余篇以作者身份发表的论文被SCI、EI、ISTP检索。目前正主持国家自然科学基金、山东省自然科学基金等基金的课题。

文摘

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序言

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《人工智能脑：计算、认知与仿生》 作者： [作者姓名，例如：张伟] 出版社： [出版社名称，例如：科学技术文献出版社] 出版日期： [出版日期，例如：2023年10月] 图书简介： 《人工智能脑：计算、认知与仿生》是一部深入探讨人工智能核心机制、认知原理及其在现实世界中广泛应用的权威著作。本书以“人工智能脑”为核心概念，系统性地阐述了当前人工智能技术的发展脉络，并以前瞻性的视角展望了其未来发展趋势。全书内容扎实，逻辑严谨，旨在为读者构建一个关于人工智能的全面、深刻且易于理解的认知框架。 第一部分：人工智能脑的计算基础 本部分将从最基础的计算模型入手，为理解人工智能脑的运作提供坚实的理论基石。我们将追溯计算科学的发展历史，重点关注图灵机、冯·诺依曼体系结构等经典计算模型，并在此基础上，深入探讨现代计算机的并行计算、分布式计算、量子计算等前沿计算范式。 经典计算模型与现代计算机架构： 详细解析图灵机的抽象计算能力，以及冯·诺依曼体系结构如何奠定现代计算机硬件的基础。在此基础上，我们将介绍多核处理器、GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）等硬件加速技术，以及云计算、边缘计算等分布式计算模式，理解它们如何在算力层面支撑日益复杂的人工智能模型。 数值计算与算法优化： 深入探讨支持人工智能的各种数值计算技术，包括矩阵运算、张量计算、优化算法（如梯度下降及其变种）等。本书将详细阐述这些算法的数学原理、计算效率以及在实际应用中的优化策略，帮助读者理解高效计算对于人工智能模型训练和推理的重要性。 信息表示与数据结构： 分析人工智能系统如何理解和处理信息。我们将探讨不同层次的信息表示方法，从低层次的比特流到高层次的语义表示。同时，本书将详细介绍各种数据结构，如链表、树、图、哈希表等，以及它们在算法设计和数据管理中的关键作用，尤其是在处理海量、异构数据方面。 计算复杂性与可计算性理论： 触及人工智能的理论边界。本书将简要介绍计算复杂性理论，例如NP-completeness等概念，帮助读者理解某些问题的计算难度。同时，我们将探讨可计算性理论，讨论人工智能在理论上可以解决的问题范围，以及尚未触及的计算难题。 第二部分：人工智能脑的认知机制 在构建了计算基础后，本部分将转向人工智能脑的核心——认知机制。我们将借鉴认知科学、心理学、神经科学等相关学科的最新研究成果，探讨人工智能系统如何模拟、理解甚至超越人类的认知能力。 感知与理解： 聚焦于人工智能如何“看”和“听”。本书将详细阐述计算机视觉（图像识别、目标检测、场景理解）和自然语言处理（文本分析、语音识别、机器翻译）的底层技术。我们将深入讲解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等深度学习模型的架构、工作原理及其在感知任务中的应用。 学习与推理： 探讨人工智能的学习范式和推理能力。本书将系统介绍监督学习、无监督学习、强化学习等主要学习方法，并深入分析各种学习算法（如支持向量机、决策树、聚类算法、深度强化学习）的优劣与适用场景。同时，我们将讨论逻辑推理、概率推理、类比推理等人工智能的推理机制，以及它们如何帮助人工智能系统从数据中学习并做出决策。 记忆与知识表示： 分析人工智能如何存储和运用知识。我们将探讨不同类型的记忆模型，从短期记忆到长期记忆，以及它们在人工智能系统中的实现方式。本书还将介绍知识图谱、语义网络、本体论等知识表示方法，以及如何利用这些结构化知识来增强人工智能的理解能力和推理能力。 决策与规划： 审视人工智能的决策过程。我们将介绍搜索算法、博弈论、优化技术等在人工智能决策中的应用。同时，本书将详细讨论规划算法，例如基于状态空间的规划、基于行为的规划等，以及它们如何帮助人工智能系统制定一系列行动以达成目标。 意识、情感与创造力（探索性章节）： 作为前沿探索，本部分将触及人工智能在意识、情感和创造力等方面的可能性。我们将审视当前的研究进展，讨论这些复杂认知能力的理论模型和计算实现挑战，并引发对未来人工智能发展方向的思考。 第三部分：人工智能脑的应用与实践 在掌握了人工智能脑的计算基础和认知机制后，本部分将聚焦于其在现实世界中的广泛应用，并通过丰富的案例分析，展示人工智能如何赋能各行各业，改变我们的生活。 智能制造与自动化： 探讨人工智能在工业生产中的应用，包括智能机器人、预测性维护、生产流程优化、质量检测等。我们将分析机器视觉、机器学习等技术如何提升生产效率和产品质量。 医疗健康与生物科技： 深入研究人工智能在医疗诊断、药物研发、基因测序、个性化治疗等方面的突破。本书将详细介绍深度学习在医学影像分析、疾病预测以及新药发现过程中的作用。 金融科技与风险管理： 分析人工智能在量化交易、信用评估、反欺诈、客户服务等金融领域的应用。我们将探讨自然语言处理和机器学习如何用于分析金融市场数据和识别潜在风险。 自动驾驶与智能交通： 详细讲解自动驾驶技术背后的核心算法，包括传感器融合、路径规划、决策控制等。本书将展示人工智能如何提升交通系统的安全性和效率。 智慧城市与社会治理： 探讨人工智能在城市规划、交通管理、能源优化、公共安全等方面的应用。我们将分析大数据分析和机器学习如何帮助城市管理者做出更明智的决策。 教育、娱乐与内容生成： 审视人工智能在个性化学习、智能推荐系统、游戏AI、艺术创作等领域的创新。本书将展示人工智能如何丰富我们的学习体验和娱乐方式。 人机交互与智能助手： 深入探讨自然语言理解、语音合成、情感识别等技术如何驱动更加自然、智能的人机交互体验，以及智能助手在日常生活中的作用。 第四部分：人工智能脑的伦理、安全与未来展望 作为一部全面探讨人工智能的著作，本书不可能回避其发展所带来的伦理、安全和社会影响。本部分将以审慎的态度，探讨人工智能的未来发展及其深远意义。 人工智能伦理原则与挑战： 讨论人工智能在公平性、透明度、可解释性、隐私保护、责任归属等方面的伦理困境。本书将介绍当前主流的人工智能伦理框架，并提出应对这些挑战的思考方向。 人工智能安全与风险防范： 分析人工智能系统可能面临的攻击、滥用和失控风险，例如对抗性攻击、数据泄露、算法偏见等。本书将探讨如何构建更安全、更可靠的人工智能系统。 通用人工智能（AGI）的探索与设想： 展望人工智能的终极目标——通用人工智能。我们将讨论AGI的定义、实现路径以及可能带来的颠覆性变革，同时也会审视其潜在的风险与挑战。 人工智能的社会影响与未来发展趋势： 探讨人工智能对就业、经济、社会结构、人类文明的深远影响。本书将基于现有技术和理论，对人工智能的未来发展方向进行预测，并鼓励读者以开放、批判的视角参与到这场科技革命中。 《人工智能脑：计算、认知与仿生》不仅仅是一本技术手册，更是一次关于智能本质的深度探索。本书旨在为研究人员、工程师、学生以及对人工智能感兴趣的广大读者提供一个全面、深入的学习平台，帮助他们理解人工智能的过去、现在和未来，并为积极构建一个更智能、更美好的世界贡献力量。本书内容详实，案例丰富，语言通俗易懂，即使非专业读者也能从中获得启发，对人工智能有一个清晰而深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我最近对信息处理的底层逻辑非常感兴趣，这本书的厚度就让我感到安心，它不是那种浅尝辄止的科普读物，更像是为专业人士准备的深度研讨材料。我特意翻阅了几页中间部分关于信息编码与解码的论述，那里的行文风格非常扎实，充满了严谨的逻辑链条，每一个论点似乎都有坚实的理论基础支撑。我注意到其中一段关于非线性动态系统的描述，语言凝练，没有丝毫冗余，每一个术语的运用都极其精准。这对我理解复杂系统中的信息流转非常有启发，它迫使我不仅要理解“是什么”，更要去探究“为什么是这样”。这种对基础理论的深挖，在我看来，是判断一本技术类书籍含金量的关键。我感觉作者在处理这些抽象概念时，并没有回避其复杂性，而是选择直面挑战，用一种近乎“教科书式”的严谨去构建论证，这对于希望系统性掌握该领域知识的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计很有意思，那种略带复古的米黄色纸张，拿在手里感觉沉甸甸的，一看就知道不是那种轻飘飘的通俗读物。封面排版简洁有力，虽然我还没深入阅读，但光是封面的质感和标题的排布，就透露出一种严谨和专业的气息。我通常喜欢先翻阅一下目录，这次也不例外。目录部分内容排布得非常清晰，层次分明，从基础的理论框架到具体的应用实例，似乎勾勒出了一个完整的知识体系。这种结构感让我对后续的阅读充满了期待，它不像那种为了凑页数而堆砌内容的书，反而像是一张精心绘制的路线图，指引读者一步步深入。尤其是看到一些章节标题涉及复杂的数学模型和算法推导时，我甚至能想象到作者在构思这些内容时所花费的心思，那种对知识体系的梳理和整合能力，确实令人钦佩。这本书似乎不仅仅是知识的简单罗列，更像是一种思想的沉淀，值得细细品味。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张选择，给人一种可以被“珍藏”的感觉，而不是快餐式的阅读材料。我注意到作者在引用文献或参考资料时的规范性，这体现了学术研究的严谨态度。当我浏览到关于模型优化和性能评估的那几个章节时，我感受到了一种面向实践的驱动力。文字间透露出一种“问题导向”的思维模式，即所有的理论构建都是为了解决某个特定的信息处理难题。这种务实精神，使得这本书在理论的宏大叙事之下，依然保持着与现实世界应用场景的紧密联系。我尤其欣赏那种将复杂概念“解构”后重新“构建”的叙事手法，它让原本高不可攀的领域，在专业人士的引导下，变得清晰可触。这本书似乎在默默地对读者说：这里的知识是经过千锤百炼的，请用你的专注来回报这份沉淀。

评分☆☆☆☆☆

从一个普通爱好者的角度来看，这本书的阅读体验是富有挑战性的，但绝对是高质量的。我尝试去理解其中关于“信息熵”和“自组织”的交叉论述，发现作者的处理方式非常巧妙，他似乎在试图搭建一座连接纯粹数学与实际工程之间的桥梁。这本书的排版采用了大量的公式和图表，这在我看来是极其负责任的表现，因为对于这类涉及底层机制的探讨，没有可视化和量化的支持是站不住脚的。我特别留意了图表的质量，清晰度很高，标注详尽，这极大地帮助我这位非核心领域的读者去捕捉那些难以言传的微妙关系。虽然有些段落我需要反复阅读才能消化，但这恰恰说明了内容本身的密度和深度，它要求读者主动参与到思考的过程中，而不是被动接受信息。这种“强迫思考”的阅读体验，比那种一目了然但转头即忘的书要有价值得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的气场很强，它散发出一种久经考验的学术权威感。我翻阅到关于信息存储与检索效率的讨论部分时，感到作者的笔触非常老道，对历史脉络的梳理清晰可见，他没有停留在陈旧的理论上，而是巧妙地引入了最新的研究视角，显示出作者对该领域前沿动态的深刻把握。书中的语言风格偏向于陈述事实和论证观点，很少有情绪化的表达，这使得信息传递的效率极高。对于我这样的学习者来说，这本书就像是一份精心整理的“知识地图”，它不仅告诉我目标在哪里，还详细标注了经过验证的路径。阅读它就像是与一位经验极其丰富的领域专家进行了一次深入的、无声的对话，你不需要他过多解释，只需要跟随他搭建的逻辑框架，就能逐步领悟到深层次的原理。这种沉浸式的、高强度的知识吸收过程，是极佳的学习体验。