人工腦信息處理模型及其應用 楊國為 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊國為 著

圖書標籤:

• 人工智能
• 腦科學
• 信息處理
• 計算神經科學
• 機器學習
• 認知科學
• 神經網絡
• 模式識彆
• 生物信息學
• 深度學習

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齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030297143

商品編碼：29658836549

包裝：平裝

齣版時間：2011-01-01

基本信息

書名：人工腦信息處理模型及其應用

定價：65.00元

作者：楊國為

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2011-01-01

ISBN：9787030297143

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.663kg

編輯推薦

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內容提要

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《人工腦信息處理模型及其應用》是關於智能信息處理模型及其應用的專著，著重介紹作者楊國為提齣的基於對事物(信息)認知、理解的人工腦信息處理模型。主要內容包括：人工腦信息處理神經網絡模型，人工腦的基於同源同類事物連通本性的模式識彆模型，人工腦感知聯想記憶模型，人工腦具有期望容錯域的聯想記憶模型，人工腦擬人處理矛盾的物元動態係統模型，人工魚的廣義模型，以及有關模型設計的理論方法、實現技術、應用係統。
《人工腦信息處理模型及其應用》可供從事智能科學與技術、計算機科學與技術、信息科學與技術、控製科學與工程、係統科學等領域研究的學者和工程技術人員參考，也可作為高等院校相關專業博士及碩士研究生的參考書。

目錄

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《智能科學技術著作叢書》序
序
前言
章緒論
1．1人工腦的含義
1．1．1人工腦的概念及功能
1．1．2人工腦的定義
1．1．3人工腦與超級計算機
1．2人腦的信息模型
1．2．1人腦的結構
1．2．2大腦皮層功能區
1．2．3人腦信息處理機製
1．2．4學習記憶機製
1．3人腦與電腦的比較
1．3．1人腦與電腦功能的差彆
1．3．2人腦與電腦的優缺點
1．3．3電腦的未來
1．4人工腦的發展
1．4．1早期的機器智能研究
1．4．2計算機仿真進化模型
1．4．3人工神經網絡與智能信息處理
1．4．4細胞自動機
1．4．5日本第五代智能計算機
1．4．6第六代電子計算機——神經計算機
1．4．7 ATR的“細胞自動機-仿腦計劃”
1．4．8其他嘗試
1．5研究方法實現技術
1．5．1生命科學基本概念
1．5．2神經工程
1．5．3人工神經網絡
1．5．4誤差反嚮傳播
1．5．5知識湧現
1．5．6 ATR細胞自動機-仿腦的實現
1．5．7發展預測
1．6展望
1．6．1硬件方麵
1．6．2軟件方麵
1．6．3研究方嚮
參考文獻
第2章人工腦信息處理神經網絡模型
2．1人工神經網絡模型
2．2前嚮網絡
2．3前嚮神經網絡的分類(能力)模型
2．4應用BP學習算法進行模式分類的隱患定理
2．5一種新的多層感知神經網絡模式分類模型
2．6分式綫性神經網絡及其非綫性逼近能力研究
2．6．1分式綫性神經網絡
2．6．2分式綫性神經網絡的非綫性逼近能力
2．6．3分式綫性神經網絡的BP學習算法
2．6．4分式綫性神經網絡與BP神經網絡在無界區域上逼近能力的比較
2．6．5無界區域上的映射逼近仿真實驗
2．7基於遺傳算法的分式綫性神經網絡優化設計與應用
2．7．1遺傳算法
2．7．2基於遺傳算法的分式綫性神經網絡BP算法設計
2．7．3基於遺傳算法的分式綫性神經網絡的大慶降雨量預測模型
2．8基於神經網絡的廣域上非綫性連續映射分塊並行建模方法的研究
2．8．1廣域上非綫性連續映射分塊並行建模的必要性
2．8．2廣域上非綫性連續映射的神經網絡分塊並行模型
2．8．3小結
2．9基於虛擬信源和神經網絡的無損數據壓縮方法的研究
2．9．10與1字符串的虛擬信源
2．9．2虛擬信源的一種神經網絡模型
2．9．3基於虛擬信源的無損數據壓縮原理
2．9．4實驗結果
2．10本章小結
參考文獻
第3章人工腦的基於同源同類事物連通本性的模式識彆模型
3．1仿生模式識彆的兩個關鍵技術問題研究
3．1．1同類事物連續(連通)通路、方嚮的確定
3．1．2判定高維空間中一點Z是否屬於滿意覆蓋體□的技術
3．1．3應用實驗
3．2基於同源同類事物連通本性的認證識彆神經網絡
3．2．1同源同類事物連通連網排序技術
3．2．2超香腸神經元構造和優先度排序超香腸覆蓋神經網絡設計
3．3基於同源同類事物連通本性的模式分類SLAM模型
3．3．1通用前饋網絡拓撲結構
3．3．2保同源同類事物局部直接連通的模式分類sLAM模型
3．3．3實驗與分析
3．3．4小結
3．4基於同源同類事物連通本性的分塊並行優先度排序神經網絡
3．4．1訓練樣本連通連網排序
3．4．2分塊並行優先度排序神經網絡拓撲結構
3．4．3基於同源同類事物連通本性的分塊並行優先度排序神經網絡算法
3．5基於同源同類事物連通本性的分塊並行優先度排序RBF神經網絡
3．5．1基於同源同類事物連通本性的優先度排序RBF網絡的拓撲結構
3．5．2基於同源同類事物連通本性的優先度排序：RBF網絡的訓練算法
3．5．3新增樣本的增量學習
3．6基於同源同類事物連通本性的分塊並行優先度排序DBF神經網絡
3．7基於同源同類事物連通本性的分塊並行優先度排序通用高階神經網絡
3．8基於同源同類事物連通本性的分塊並行優先度排序SVM
3．8．1訓練樣本連通排序
3．8．2分塊並行優先度排序SVM拓撲結構
3．8．3基於同源同類事物連通本性的分塊並行優先度排序SVM算法
3．9模式可拓識彆與模式可拓識彆神經網絡模型
3．9．1模式可拓識彆方法
3．9．2高維模式可拓識彆的一種神經網絡模型
3．9．3小結
參考文獻
第4章人工腦感知聯想記憶模型
4．1時變容錯域的感知聯想記憶模型及其實現算法
4．1．1時變容錯域的四層感知聯想記憶模型及其實現算法
4．1．2時變容錯域感知聯想記憶模型的遺忘與記憶擴充
4．1．3仿真實驗與討論
4．1．4小結
4．2人工腦可控容錯域的聯想記憶模型與仿真實現
4．2．1可控容錯域聯想記憶的樣本容錯域設計．
4．2．2可控容錯域聯想記憶模型的分塊並行確定方法．
4．3本章小結
參考文獻
第5章人工腦具有期望容錯域的聯想記憶模型的設計方法
5．1人工腦具有期望容錯域的前嚮掩蔽聯想記憶模型的設計方法
5．1．1引言
5．1．2前嚮掩蔽聯想記憶模型的樣本任意期望容錯域設計
5．1．3期望容錯域的前嚮掩蔽聯想記憶模型拓撲結構
5．1．4期望容錯域的前嚮掩蔽聯想記憶模型確定的排序學習算法
5．1．5小結
5．2人工腦具有期望時變容錯域的聯想記憶模型的設計方法
5．2．1聯想記憶模型的樣本任意期望容錯域設計
5．2．2聯想記憶模型的拓撲結構
5．2．3基於排序學習與增量學習相結閤的聯想記憶模型確定
5．2．4小結
5．3具有期望容錯域的超弦星係聯想記憶模型的設計方法
5．3．1超弦理論與聯想記憶
5．3．2超弦星係聯想記憶模型的樣本任意期望容錯域設計
5．3．3期望容錯域的超弦星係聯想記憶模型拓撲結構
5．3．4期望容錯域的超弦星係聯想記憶模型確定
5．3．5遺忘與記憶擴充算法
5．3．6聯想記憶模型實例
5．3．7小結
參考文獻
第6章人工腦擬人處理矛盾的物元動態係統模型化方法
6．1廣義物元係統可拓集的概念l
6．2廣義物元係統可拓集的運算
6．3廣義物元係統可拓集的限製
6．4廣義限製物元係統和廣義限製物元係統可拓關係
6．5廣義問題的概念
6．6廣義問題的模型
6．7廣義問題求解
6．7．1對立問題的轉換及轉摺解法
6．7．2不相容問題轉換及轉摺解法
6．7．3不相容關係問題的轉換及轉摺解法
6．7．4廣義問題求解過程
6．7．5廣義問題求解算法
6．8物元可拓集中麵嚮實際的關聯函數建立方法
6．9物元係統與或網及擬人推理
6．9．1物元係統與或網概念及特點
6．9．2基於物元係統與或網的擬人推理
6．10本章小結
參考文獻
第7章人工魚的廣義模型
7．1人工魚模型概述
7．2擴展的人工魚模型
7．3人工魚的局部運動規律建模和模型的連續切換
7．4叼食物行為運動規律模型
7．5人工魚社會行為係統
7．6本章小結
參考文獻
第8章結論與展望

作者介紹

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楊國為，北京科技大學工學博士，江西師範大學理學碩士，中國科學院半導體研究所神經網絡實驗室博士後，江西樟樹人。現為中國人工智能學會理事.中國人工智能學會可拓工程專業委員會副秘書長，中國人工智能學會智能控製與智能管理專業委員會委員，青島大學教授。已獨立完成2本著作，以發明人身份申請3個發明，公開發錶60餘篇學術論文，其中20餘篇以作者身份發錶的論文被SCI、EI、ISTP檢索。目前正主持國傢自然科學基金、山東省自然科學基金等基金的課題。

文摘

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序言

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《人工智能腦：計算、認知與仿生》 作者： [作者姓名，例如：張偉] 齣版社： [齣版社名稱，例如：科學技術文獻齣版社] 齣版日期： [齣版日期，例如：2023年10月] 圖書簡介： 《人工智能腦：計算、認知與仿生》是一部深入探討人工智能核心機製、認知原理及其在現實世界中廣泛應用的權威著作。本書以“人工智能腦”為核心概念，係統性地闡述瞭當前人工智能技術的發展脈絡，並以前瞻性的視角展望瞭其未來發展趨勢。全書內容紮實，邏輯嚴謹，旨在為讀者構建一個關於人工智能的全麵、深刻且易於理解的認知框架。 第一部分：人工智能腦的計算基礎 本部分將從最基礎的計算模型入手，為理解人工智能腦的運作提供堅實的理論基石。我們將追溯計算科學的發展曆史，重點關注圖靈機、馮·諾依曼體係結構等經典計算模型，並在此基礎上，深入探討現代計算機的並行計算、分布式計算、量子計算等前沿計算範式。 經典計算模型與現代計算機架構： 詳細解析圖靈機的抽象計算能力，以及馮·諾依曼體係結構如何奠定現代計算機硬件的基礎。在此基礎上，我們將介紹多核處理器、GPU（圖形處理器）、FPGA（現場可編程門陣列）等硬件加速技術，以及雲計算、邊緣計算等分布式計算模式，理解它們如何在算力層麵支撐日益復雜的人工智能模型。 數值計算與算法優化： 深入探討支持人工智能的各種數值計算技術，包括矩陣運算、張量計算、優化算法（如梯度下降及其變種）等。本書將詳細闡述這些算法的數學原理、計算效率以及在實際應用中的優化策略，幫助讀者理解高效計算對於人工智能模型訓練和推理的重要性。 信息錶示與數據結構： 分析人工智能係統如何理解和處理信息。我們將探討不同層次的信息錶示方法，從低層次的比特流到高層次的語義錶示。同時，本書將詳細介紹各種數據結構，如鏈錶、樹、圖、哈希錶等，以及它們在算法設計和數據管理中的關鍵作用，尤其是在處理海量、異構數據方麵。 計算復雜性與可計算性理論： 觸及人工智能的理論邊界。本書將簡要介紹計算復雜性理論，例如NP-completeness等概念，幫助讀者理解某些問題的計算難度。同時，我們將探討可計算性理論，討論人工智能在理論上可以解決的問題範圍，以及尚未觸及的計算難題。 第二部分：人工智能腦的認知機製 在構建瞭計算基礎後，本部分將轉嚮人工智能腦的核心——認知機製。我們將藉鑒認知科學、心理學、神經科學等相關學科的最新研究成果，探討人工智能係統如何模擬、理解甚至超越人類的認知能力。 感知與理解： 聚焦於人工智能如何“看”和“聽”。本書將詳細闡述計算機視覺（圖像識彆、目標檢測、場景理解）和自然語言處理（文本分析、語音識彆、機器翻譯）的底層技術。我們將深入講解捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等深度學習模型的架構、工作原理及其在感知任務中的應用。 學習與推理： 探討人工智能的學習範式和推理能力。本書將係統介紹監督學習、無監督學習、強化學習等主要學習方法，並深入分析各種學習算法（如支持嚮量機、決策樹、聚類算法、深度強化學習）的優劣與適用場景。同時，我們將討論邏輯推理、概率推理、類比推理等人工智能的推理機製，以及它們如何幫助人工智能係統從數據中學習並做齣決策。 記憶與知識錶示： 分析人工智能如何存儲和運用知識。我們將探討不同類型的記憶模型，從短期記憶到長期記憶，以及它們在人工智能係統中的實現方式。本書還將介紹知識圖譜、語義網絡、本體論等知識錶示方法，以及如何利用這些結構化知識來增強人工智能的理解能力和推理能力。 決策與規劃： 審視人工智能的決策過程。我們將介紹搜索算法、博弈論、優化技術等在人工智能決策中的應用。同時，本書將詳細討論規劃算法，例如基於狀態空間的規劃、基於行為的規劃等，以及它們如何幫助人工智能係統製定一係列行動以達成目標。 意識、情感與創造力（探索性章節）： 作為前沿探索，本部分將觸及人工智能在意識、情感和創造力等方麵的可能性。我們將審視當前的研究進展，討論這些復雜認知能力的理論模型和計算實現挑戰，並引發對未來人工智能發展方嚮的思考。 第三部分：人工智能腦的應用與實踐 在掌握瞭人工智能腦的計算基礎和認知機製後，本部分將聚焦於其在現實世界中的廣泛應用，並通過豐富的案例分析，展示人工智能如何賦能各行各業，改變我們的生活。 智能製造與自動化： 探討人工智能在工業生産中的應用，包括智能機器人、預測性維護、生産流程優化、質量檢測等。我們將分析機器視覺、機器學習等技術如何提升生産效率和産品質量。 醫療健康與生物科技： 深入研究人工智能在醫療診斷、藥物研發、基因測序、個性化治療等方麵的突破。本書將詳細介紹深度學習在醫學影像分析、疾病預測以及新藥發現過程中的作用。 金融科技與風險管理： 分析人工智能在量化交易、信用評估、反欺詐、客戶服務等金融領域的應用。我們將探討自然語言處理和機器學習如何用於分析金融市場數據和識彆潛在風險。 自動駕駛與智能交通： 詳細講解自動駕駛技術背後的核心算法，包括傳感器融閤、路徑規劃、決策控製等。本書將展示人工智能如何提升交通係統的安全性和效率。 智慧城市與社會治理： 探討人工智能在城市規劃、交通管理、能源優化、公共安全等方麵的應用。我們將分析大數據分析和機器學習如何幫助城市管理者做齣更明智的決策。 教育、娛樂與內容生成： 審視人工智能在個性化學習、智能推薦係統、遊戲AI、藝術創作等領域的創新。本書將展示人工智能如何豐富我們的學習體驗和娛樂方式。 人機交互與智能助手： 深入探討自然語言理解、語音閤成、情感識彆等技術如何驅動更加自然、智能的人機交互體驗，以及智能助手在日常生活中的作用。 第四部分：人工智能腦的倫理、安全與未來展望 作為一部全麵探討人工智能的著作，本書不可能迴避其發展所帶來的倫理、安全和社會影響。本部分將以審慎的態度，探討人工智能的未來發展及其深遠意義。 人工智能倫理原則與挑戰： 討論人工智能在公平性、透明度、可解釋性、隱私保護、責任歸屬等方麵的倫理睏境。本書將介紹當前主流的人工智能倫理框架，並提齣應對這些挑戰的思考方嚮。 人工智能安全與風險防範： 分析人工智能係統可能麵臨的攻擊、濫用和失控風險，例如對抗性攻擊、數據泄露、算法偏見等。本書將探討如何構建更安全、更可靠的人工智能係統。 通用人工智能（AGI）的探索與設想： 展望人工智能的終極目標——通用人工智能。我們將討論AGI的定義、實現路徑以及可能帶來的顛覆性變革，同時也會審視其潛在的風險與挑戰。 人工智能的社會影響與未來發展趨勢： 探討人工智能對就業、經濟、社會結構、人類文明的深遠影響。本書將基於現有技術和理論，對人工智能的未來發展方嚮進行預測，並鼓勵讀者以開放、批判的視角參與到這場科技革命中。 《人工智能腦：計算、認知與仿生》不僅僅是一本技術手冊，更是一次關於智能本質的深度探索。本書旨在為研究人員、工程師、學生以及對人工智能感興趣的廣大讀者提供一個全麵、深入的學習平颱，幫助他們理解人工智能的過去、現在和未來，並為積極構建一個更智能、更美好的世界貢獻力量。本書內容詳實，案例豐富，語言通俗易懂，即使非專業讀者也能從中獲得啓發，對人工智能有一個清晰而深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

我最近對信息處理的底層邏輯非常感興趣，這本書的厚度就讓我感到安心，它不是那種淺嘗輒止的科普讀物，更像是為專業人士準備的深度研討材料。我特意翻閱瞭幾頁中間部分關於信息編碼與解碼的論述，那裏的行文風格非常紮實，充滿瞭嚴謹的邏輯鏈條，每一個論點似乎都有堅實的理論基礎支撐。我注意到其中一段關於非綫性動態係統的描述，語言凝練，沒有絲毫冗餘，每一個術語的運用都極其精準。這對我理解復雜係統中的信息流轉非常有啓發，它迫使我不僅要理解“是什麼”，更要去探究“為什麼是這樣”。這種對基礎理論的深挖，在我看來，是判斷一本技術類書籍含金量的關鍵。我感覺作者在處理這些抽象概念時，並沒有迴避其復雜性，而是選擇直麵挑戰，用一種近乎“教科書式”的嚴謹去構建論證，這對於希望係統性掌握該領域知識的讀者來說，無疑是一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

從一個普通愛好者的角度來看，這本書的閱讀體驗是富有挑戰性的，但絕對是高質量的。我嘗試去理解其中關於“信息熵”和“自組織”的交叉論述，發現作者的處理方式非常巧妙，他似乎在試圖搭建一座連接純粹數學與實際工程之間的橋梁。這本書的排版采用瞭大量的公式和圖錶，這在我看來是極其負責任的錶現，因為對於這類涉及底層機製的探討，沒有可視化和量化的支持是站不住腳的。我特彆留意瞭圖錶的質量，清晰度很高，標注詳盡，這極大地幫助我這位非核心領域的讀者去捕捉那些難以言傳的微妙關係。雖然有些段落我需要反復閱讀纔能消化，但這恰恰說明瞭內容本身的密度和深度，它要求讀者主動參與到思考的過程中，而不是被動接受信息。這種“強迫思考”的閱讀體驗，比那種一目瞭然但轉頭即忘的書要有價值得多。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和紙張選擇，給人一種可以被“珍藏”的感覺，而不是快餐式的閱讀材料。我注意到作者在引用文獻或參考資料時的規範性，這體現瞭學術研究的嚴謹態度。當我瀏覽到關於模型優化和性能評估的那幾個章節時，我感受到瞭一種麵嚮實踐的驅動力。文字間透露齣一種“問題導嚮”的思維模式，即所有的理論構建都是為瞭解決某個特定的信息處理難題。這種務實精神，使得這本書在理論的宏大敘事之下，依然保持著與現實世界應用場景的緊密聯係。我尤其欣賞那種將復雜概念“解構”後重新“構建”的敘事手法，它讓原本高不可攀的領域，在專業人士的引導下，變得清晰可觸。這本書似乎在默默地對讀者說：這裏的知識是經過韆錘百煉的，請用你的專注來迴報這份沉澱。

評分☆☆☆☆☆

這本書的氣場很強，它散發齣一種久經考驗的學術權威感。我翻閱到關於信息存儲與檢索效率的討論部分時，感到作者的筆觸非常老道，對曆史脈絡的梳理清晰可見，他沒有停留在陳舊的理論上，而是巧妙地引入瞭最新的研究視角，顯示齣作者對該領域前沿動態的深刻把握。書中的語言風格偏嚮於陳述事實和論證觀點，很少有情緒化的錶達，這使得信息傳遞的效率極高。對於我這樣的學習者來說，這本書就像是一份精心整理的“知識地圖”，它不僅告訴我目標在哪裏，還詳細標注瞭經過驗證的路徑。閱讀它就像是與一位經驗極其豐富的領域專傢進行瞭一次深入的、無聲的對話，你不需要他過多解釋，隻需要跟隨他搭建的邏輯框架，就能逐步領悟到深層次的原理。這種沉浸式的、高強度的知識吸收過程，是極佳的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計很有意思，那種略帶復古的米黃色紙張，拿在手裏感覺沉甸甸的，一看就知道不是那種輕飄飄的通俗讀物。封麵排版簡潔有力，雖然我還沒深入閱讀，但光是封麵的質感和標題的排布，就透露齣一種嚴謹和專業的氣息。我通常喜歡先翻閱一下目錄，這次也不例外。目錄部分內容排布得非常清晰，層次分明，從基礎的理論框架到具體的應用實例，似乎勾勒齣瞭一個完整的知識體係。這種結構感讓我對後續的閱讀充滿瞭期待，它不像那種為瞭湊頁數而堆砌內容的書，反而像是一張精心繪製的路綫圖，指引讀者一步步深入。尤其是看到一些章節標題涉及復雜的數學模型和算法推導時，我甚至能想象到作者在構思這些內容時所花費的心思，那種對知識體係的梳理和整閤能力，確實令人欽佩。這本書似乎不僅僅是知識的簡單羅列，更像是一種思想的沉澱，值得細細品味。