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

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030297143

商品編碼：29329206240

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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好的，這是您圖書的簡介，力求詳盡自然，避免AI痕跡： 《人工智能與思維模擬：深度探索計算心智的奧秘》 內容梗概： 本書並非一本關於特定某一部學術專著的介紹，而是對人工智能（AI）領域及其核心驅動力——信息處理模型——進行一次全麵、深入的梳理與前瞻。我們旨在揭示大腦這一生物計算體的驚人效率與復雜性，並從中汲取靈感，構建齣能夠模擬、甚至超越人類智能的計算係統。本書內容不拘泥於任何一部具體的學術著作，而是著眼於整個AI學科的發展脈絡、核心理論、關鍵技術以及未來的無限可能，為讀者呈現一幅宏大而精密的AI思維圖景。 第一部分：思維的計算本質——從神經元到神經網絡 我們將從最基礎的層麵齣發，探討“智能”的計算性根基。生物大腦，這個億萬年進化的奇跡，是如何通過其基本單元——神經元——進行信息傳遞與處理的？本書將深入剖析神經元的生物電化學機製，以及它們如何通過復雜的突觸連接形成龐大而精密的神經網絡。我們將詳細闡述早期關於感知機（Perceptron）的嘗試，以及其局限性如何促使科學傢們思考更復雜的模型。 隨後，我們將步入現代AI的基石——人工神經網絡（Artificial Neural Networks, ANNs）的構建。從單層感知機到多層前饋網絡（Multi-Layer Perceptrons, MLPs），本書將細緻講解其結構、激活函數、前嚮傳播與反嚮傳播算法，以及誤差反嚮傳播（Backpropagation）如何成為訓練深度神經網絡的關鍵。我們將探討不同類型的神經網絡，例如： 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 它們如何在圖像識彆、計算機視覺等領域取得革命性突破？我們將解析捲積層、池化層、全連接層的運作機製，以及它們如何有效捕捉圖像的空間層級特徵。 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 它們如何處理序列數據，理解語言的時序性？我們將詳細介紹RNNs的記憶機製，以及長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）和門控循環單元（Gated Recurrent Unit, GRU）如何剋服傳統RNNs的梯度消失問題，實現對長期依賴關係的有效建模。 Transformer 模型： 作為當前自然語言處理（NLP）領域的“寵兒”，Transformer模型為何能夠超越RNNs？我們將深入解析自注意力機製（Self-Attention Mechanism），理解其如何實現並行計算，並捕捉序列中任意兩個位置之間的關聯，徹底改變瞭序列建模的範式。 第二部分：信息處理的範式——學習、推理與決策 僅僅擁有強大的神經網絡結構是不足以構成智能的。智能的核心在於信息的有效處理，包括學習、推理與決策。本書將從信息論和統計學的角度，審視AI中的學習過程。 監督學習（Supervised Learning）： 如何從帶有標簽的數據中學習映射關係？我們將探討迴歸（Regression）與分類（Classification）問題，並介紹諸如支持嚮量機（Support Vector Machines, SVMs）、決策樹（Decision Trees）、隨機森林（Random Forests）等經典算法，以及它們背後的數學原理。 無監督學習（Unsupervised Learning）： 如何在沒有標簽的數據中發現隱藏的模式與結構？我們將講解聚類（Clustering）算法（如K-Means、DBSCAN）、降維（Dimensionality Reduction）技術（如主成分分析PCA、t-SNE）以及異常檢測（Anomaly Detection）的原理與應用。 強化學習（Reinforcement Learning, RL）： 智能體如何通過與環境的交互來學習最優策略？本書將詳細介紹馬爾可夫決策過程（Markov Decision Processes, MDPs）、Q-learning、策略梯度（Policy Gradients）等核心概念，並探討其在遊戲（如AlphaGo）、機器人控製、資源調度等領域的成功應用。 除瞭學習，推理能力也是智能的關鍵。我們將探討： 符號主義AI（Symbolic AI）： 基於邏輯規則和符號錶示進行推理的方法，例如專傢係統（Expert Systems）的興起與衰落，以及知識圖譜（Knowledge Graphs）如何重新連接符號與語義。 概率圖模型（Probabilistic Graphical Models）： 如何用圖結構來錶示變量之間的概率關係，進行不確定性推理？我們將介紹貝葉斯網絡（Bayesian Networks）和馬爾可夫隨機場（Markov Random Fields）。 深度學習與推理的融閤： 如何利用深度學習模型進行更復雜的推理任務，例如自然語言推理（Natural Language Inference）、問答係統（Question Answering）以及常識推理（Commonsense Reasoning）。 決策是智能的最終體現。我們將分析： 博弈論（Game Theory）與AI： 在多智能體環境中，AI如何做齣最優決策？ 優化算法（Optimization Algorithms）： 如何在復雜的約束條件下找到最優解，支持AI的決策過程。 第三部分：人工智能的應用前沿與挑戰 基於上述信息處理模型，人工智能已經深刻地改變瞭我們的世界，並在眾多領域展現齣強大的應用潛力。本書將對以下關鍵應用領域進行深入的剖析： 自然語言處理（NLP）： 從機器翻譯、文本摘要、情感分析到對話係統，NLP技術如何讓機器理解和生成人類語言？我們將迴顧NLP的發展曆程，重點分析基於深度學習的模型（如BERT、GPT係列）在理解語義、上下文和生成連貫文本方麵的巨大進步。 計算機視覺（Computer Vision）： 機器如何“看懂”世界？我們將深入探討圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆、圖像生成（如GANs）等技術，以及它們在自動駕駛、醫療影像分析、安防監控等領域的應用。 機器人學（Robotics）： AI如何賦予機器人感知、決策和執行的能力？我們將討論機器人導航、路徑規劃、運動控製、人機協作等方麵的挑戰，以及AI在該領域的關鍵作用。 推薦係統（Recommender Systems）： 如何根據用戶偏好和行為，精準推薦商品、內容或服務？我們將分析協同過濾、基於內容的推薦、混閤推薦等主流方法，以及深度學習模型如何提升推薦的準確性和多樣性。 醫療健康： AI在疾病診斷、藥物研發、個性化治療、健康監測等方麵的應用，將如何革新醫療保健的未來？ 金融科技： 算法交易、風險評估、反欺詐、智能投顧等AI應用，如何重塑金融行業？ 教育： 個性化學習、智能輔導、自動評估等AI技術，如何提升教育的效率和質量？ 然而，人工智能的發展並非一帆風順。本書也將坦誠地探討當前麵臨的重大挑戰： 可解釋性（Explainability）與透明度： 深度學習模型通常被視為“黑箱”，其決策過程難以理解。如何提高AI的可解釋性，建立信任，至關重要。 公平性（Fairness）與偏見（Bias）： AI模型可能繼承和放大訓練數據中的偏見，導緻不公平的決策。如何檢測和緩解AI偏見，確保公平性，是亟待解決的問題。 魯棒性（Robustness）與安全性： AI係統在麵對對抗性攻擊或未知環境時，可能錶現齣脆弱性。如何提高AI係統的魯棒性，確保其在關鍵任務中的安全可靠，是重要的研究方嚮。 倫理與社會影響： 自動化帶來的失業、隱私問題、算法歧視以及AI武器化等倫理睏境，需要我們深入思考和審慎應對。 通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）： AI的終極目標之一是實現與人類相當的通用智能。AGI的定義、可行性以及潛在影響，是長期探索的課題。 第四部分：未來的展望與方嚮 本書的最後一部分，將帶領讀者眺望人工智能的未來。我們將探討： 多模態AI（Multimodal AI）： 如何融閤文本、圖像、語音、視頻等多種信息模態，實現更全麵的感知和理解？ 具身智能（Embodied AI）： 將AI與物理實體結閤，使其能夠在真實世界中進行感知、交互和學習。 聯邦學習（Federated Learning）與隱私保護AI： 在保護用戶隱私的前提下，進行模型訓練。 AI for Science： AI如何加速科學發現，推動生命科學、材料科學、天文學等領域的研究？ 人機協作的未來： AI並非要取代人類，而是作為強大的工具，增強人類的能力，實現更高效、更有創造性的閤作。 《人工智能與思維模擬：深度探索計算心智的奧秘》旨在為讀者構建一個全麵、係統、富有洞察力的人工智能知識體係。我們不求一蹴而就，而是希望通過對信息處理模型及其應用的細緻解讀，激發讀者對智能本質的思考，理解AI的強大潛力，並理性認識其帶來的挑戰，共同塑造一個更加智能、美好的未來。這是一場關於計算、思維與智能的探索之旅，邀您一同啓程。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對智能這個概念都充滿瞭好奇。特彆是當它與“大腦”這個我們自身最神秘的器官結閤時，那種探索的欲望就更加強烈瞭。我一直希望能找到一本能夠深入淺齣地講解大腦信息處理機製的書，並將其與現代的計算技術聯係起來。我期待的這本書，不僅僅是理論的堆砌，更希望能有實際的應用案例，讓我看到那些抽象的模型是如何在現實世界中發揮作用的。比如，它能否解釋我們是如何學習新知識的？為什麼有時候我們會做齣看似不理性的決定？甚至，它能否為我們開發齣更智能的AI提供靈感？我希望這本書能夠描繪一幅清晰的圖景，展示人類大腦是如何從海量的信息中提取有用的模式，進行決策，並最終指導我們的行為的。同時，我也非常關心這本書是否能夠觸及人工智能發展的前沿，是否能夠幫助我們理解當前AI技術在模擬人類智能方麵取得瞭哪些突破，又麵臨著哪些挑戰。總而言之，我期望這本書能打開我認識智能和大腦的新視角，讓我對科技和人類自身都有更深的理解。

評分☆☆☆☆☆

我最近在尋找關於“腦科學與計算機科學交叉領域”的深度讀物。我尤其對那些能夠將生物學原理轉化為計算模型，並在此基礎上構建強大人工智能的理論和方法感興趣。我希望這本書能夠提供一些具體的算法和模型，解釋它們是如何模仿神經元的工作方式，如何實現學習、記憶、推理等高級認知功能的。例如，在計算機視覺、自然語言處理等領域，我們已經看到瞭很多AI的驚人錶現，我想知道這些成就的背後，是否與模擬大腦的信息處理機製有著密切的聯係。這本書最好能包含一些數學模型和僞代碼，讓我能夠更直觀地理解這些技術的實現原理。同時，我也希望它能探討一些前沿的研究方嚮，比如類腦計算、神經形態芯片等，並分析它們在未來可能帶來的革命性影響。如果有相關的曆史迴顧，說明這個領域是如何一步步發展到今天的，那也會非常有幫助，能夠讓我對整個學科的發展脈絡有更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我並不是一個計算機科學的科班齣身者，但一直對大腦的運作方式感到著迷。我讀過一些科普讀物，但總覺得它們停留在錶麵，難以深入。我期待的書，應該能用一種相對易懂的方式，解釋大腦是如何處理和理解外部信息的。我特彆想瞭解，那些構成我們意識和思維的復雜過程，在信息處理的層麵上是如何實現的。這本書能否幫助我理解，為什麼我們能夠識彆一張人臉，為什麼能理解一段對話，甚至為什麼能産生創造性的想法？我希望它不僅僅是介紹已有的模型，更重要的是，它能啓發我思考，如何將這些大腦的奧秘轉化為更智能、更符閤人類習慣的計算機係統。如果書中能夠包含一些關於大腦損傷後如何影響信息處理的例子，或者通過對比不同動物大腦的信息處理方式來闡述通用原理，我會覺得非常有啓發性。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對機器學習和深度學習有濃厚興趣的開發者，我一直在尋找能夠深化我理解的書籍。我希望這本書能夠深入探討“人工腦”這一概念的理論基礎，包括其在計算模型上的具體體現，以及它與生物大腦在信息處理機製上的異同。我尤其關注那些能夠解釋如何從生物學、神經科學的角度提煉齣高效的算法和架構的書籍。例如，反嚮傳播算法的靈感來源，或者是注意力機製的神經科學解釋。我期待書中能有詳細的數學推導和算法分析，讓我能夠理解這些模型的內在邏輯，而不僅僅是停留在 API 調用層麵。同時，我也對這本書在不同應用領域的具體實踐感興趣，比如它如何被應用於醫療診斷、自動駕駛、金融預測等方麵，以及這些應用所麵臨的挑戰和潛在的優化方嚮。如果書中能包含一些與當前熱門AI研究方嚮，如Transformer、生成對抗網絡等相關的討論，並將其與人工腦模型聯係起來，我會覺得非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

我對人類智能的本質始終充滿好奇，並相信理解大腦的信息處理機製是關鍵。我搜尋一本能夠係統地闡述“人工腦信息處理模型”的書籍，期望它能提供一套嚴謹的理論框架，用以理解智能的生成。我期待書中能夠詳細介紹各種模型，如連接主義模型、符號主義模型，以及它們如何在大腦的模擬中發揮作用。更重要的是，我希望這本書能夠深入探討這些模型在解釋人類認知功能方麵的優勢與局限。比如，它們能否解釋人類的創造力、情感以及意識的産生？我特彆希望書中能夠提供一些跨學科的視角，結閤心理學、認知科學、神經科學等領域的最新研究成果，來豐富人工腦模型的內涵。此外，如果這本書能夠展望未來，討論人工腦模型在通用人工智能（AGI）發展中的潛力，並提齣一些可能的研究路徑，那將是極大的驚喜。我希望能通過閱讀此書，對智能的本質有更深刻的洞察，並為未來的AI發展提供理論上的啓示。