时滞递归神经网络 王林山 9787030205339 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王林山 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030205339

商品编码：29520796019

包装：平装

出版时间：2008-04-01

图书基本信息
图书名称	时滞递归神经网络
作者	王林山
定价	45.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030205339
出版日期	2008-04-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	12k
商品重量	0.400Kg

内容简介

本书系统地介绍了时滞递归神经网络中的重要问题．主要内容包括时滞递归神经网络的初边值问题、平衡态、周期解、概周期解、稳定性、鲁棒性、不变性、吸引性和吸引子的存在性及其空间位置的估计等问题。 本书可供理工科院校数学、应用数学、非线性科学、计算机科学、通信和信息科学、智能控制、人工智能及生物工程等相关专业的大学生、研究生、教师以及有关科学工作者学习与参考。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

时滞递归神经网络：理论、模型与应用 引言 在现代科学研究和工程实践中，处理时变系统和复杂动态行为的需求日益增长。许多现实世界中的现象，例如生物系统的信号传递、经济系统的波动、气候变化以及通信网络中的数据传输，都表现出显著的时间延迟特性。传统的神经网络模型在刻画这些具有“记忆”和“惯性”的系统时，往往显得力不从心。因此，如何有效地将时间延迟这一核心特征融入神经网络模型，成为了一项重要的研究课题。时滞递归神经网络（Recurrent Neural Networks with Time Delays, RNN-TD）正是在这样的背景下应运而生，并迅速成为研究的热点。 本书《时滞递归神经网络》旨在系统、全面地阐述时滞递归神经网络的理论基础、核心模型、关键算法以及在各个领域的广泛应用。本书面向对神经网络、控制理论、信号处理、机器学习以及相关工程技术领域有一定基础的读者，希望能够为他们提供一个深入理解时滞递归神经网络的平台，并激发他们在该领域进一步探索和创新的灵感。 第一章 绪论 本章将首先介绍时滞递归神经网络的产生背景和研究意义。我们将从分析现实世界中普遍存在的时间延迟现象入手，阐释为何传统的非时滞模型在处理这类问题时存在局限性。随后，我们将梳理时滞递归神经网络的发展历程，简要介绍其发展脉络和重要的里程碑式研究成果。接着，本章将对本书的研究内容、章节安排进行概览，并明确本书的研究目标和预期贡献，为后续章节的学习和研究奠定坚实的基础。 第二章 时滞递归神经网络的基本理论 本章将深入探讨时滞递归神经网络的理论基石。我们将首先回顾和介绍与时滞系统相关的经典控制理论概念，例如稳定性理论、可控性与可观性等，并重点分析这些理论在引入时滞后的变化和挑战。随后，我们将详细阐述时滞递归神经网络的基本构成要素，包括神经元模型、连接权重、激活函数以及引入的时间延迟机制。通过严谨的数学推导，我们将建立起时滞递归神经网络的数学模型，并分析其与传统递归神经网络在结构和动力学上的根本区别。此外，本章还将初步探讨时滞对神经网络动态行为的影响，例如可能出现的周期振荡、混沌行为等。 第三章 时滞递归神经网络的建模方法 针对不同形式和复杂度的时滞递归神经网络，本章将系统介绍多种有效的建模方法。我们将从最基础的离散时间时滞模型出发，逐步引入连续时间时滞模型、分布式时滞模型以及具有多个延迟的复杂时滞模型。对于每一种模型，我们将详细解析其数学表述、参数含义以及建模的适用范围。本章还将探讨如何根据实际问题特点，选择合适的时滞递归神经网络模型，并介绍一些常用的模型选择原则和依据。通过对不同建模方法的深入剖析，读者将能够掌握构建适用于特定应用场景的时滞递归神经网络模型的能力。 第四章 时滞递归神经网络的学习算法 神经网络的核心在于其学习能力，即通过训练数据调整模型参数以完成特定任务。本章将重点介绍适用于时滞递归神经网络的学习算法。我们将首先回顾和分析传统递归神经网络的学习算法，如反向传播算法（Backpropagation）及其变种，并重点讨论这些算法在引入时滞后所面临的挑战，例如梯度的消失或爆炸问题，以及如何解决这些问题。随后，我们将详细介绍针对时滞递归神经网络的特有学习算法，包括但不限于： 基于梯度下降的算法： 详细推导时滞递归神经网络的梯度计算方法，并介绍如梯度截断（Truncated Backpropagation Through Time, TBPTT）等改进算法，以及如何处理延迟带来的累积效应。 基于优化理论的算法： 介绍一些更高级的学习算法，例如基于牛顿法、拟牛顿法或其他二阶优化方法的学习策略，以及如何将这些算法应用于时滞递归神经网络的参数更新。 基于生物启发式算法的算法： 探讨将遗传算法、粒子群优化等全局搜索算法应用于时滞递归神经网络的学习，尤其是在参数空间复杂或容易陷入局部最优的情况下。 在线学习与增量学习算法： 针对处理连续输入数据流或模型需要不断适应新数据的场景，介绍相应的在线学习和增量学习算法，并讨论其在时滞系统中的适用性。 本章将通过具体的数学推导和算法伪代码，使读者能够清晰地理解各种学习算法的原理和实现细节。 第五章 时滞递归神经网络的稳定性分析 时滞递归神经网络的稳定性是评估其性能和可靠性的关键指标。本章将深入探讨时滞递归神经网络的稳定性分析方法。我们将回顾和介绍经典时滞系统稳定性理论，包括Lyapunov-Krasovskii泛函方法、线性矩阵不等式（LMI）方法等。随后，我们将重点阐述如何将这些理论应用于时滞递归神经网络的稳定性分析。我们将详细推导稳定性判据，并介绍一些实用的分析工具和技术，例如如何判断不同类型时滞（固定时滞、时变时滞、分布时滞）下的稳定性，以及如何设计控制器以保证系统的稳定性。本章将结合具体算例，展示如何利用这些理论工具分析时滞递归神经网络的稳定性，并为设计更鲁棒的网络提供理论指导。 第六章 时滞递归神经网络的理论扩展与变种 为了更好地应对现实世界中更加复杂和多样化的时滞问题，研究人员对基础的时滞递归神经网络模型进行了大量的理论扩展和变种设计。本章将介绍一些重要的时滞递归神经网络的扩展形式，包括： 具有状态延迟和输入延迟的混合时滞网络： 分析同时存在状态延迟和输入延迟时，网络动力学特性的变化以及相应的建模与学习方法。 分布式时滞递归神经网络： 探讨延迟不是一个固定值，而是分布在一个区间内的情况，分析其对网络行为的影响，以及如何进行建模和学习。 具有脉冲时滞的递归神经网络： 关注神经元信号传递过程中可能出现的短暂脉冲延迟，分析其对网络信息处理能力的影响。 具有记忆细胞的时滞递归神经网络： 借鉴长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）的思想，设计具有更长远记忆能力的时滞递归神经网络，并探讨其在处理长时依赖问题上的优势。 卷积时滞递归神经网络： 将卷积操作与时滞递归神经网络相结合，以捕捉局部时空特征，并讨论其在图像序列、视频分析等领域的应用潜力。 本章将详细介绍这些变种模型的结构特点、数学表达以及它们在解决特定问题时的独特优势。 第七章 时滞递归神经网络在预测与控制领域的应用 时滞递归神经网络在处理具有时变特性和延迟动态的预测与控制问题方面展现出强大的能力。本章将重点介绍其在以下领域的具体应用： 时间序列预测： 阐述时滞递归神经网络如何用于股票价格预测、经济指标预测、天气预报等，并展示其相对于传统预测模型的优势。 系统辨识： 介绍如何利用时滞递归神经网络辨识具有未知时滞动态的系统模型，为后续的控制设计提供基础。 过程控制： 探讨时滞递归神经网络在化工过程控制、机器人轨迹跟踪、无人驾驶系统等领域的应用，以及如何设计基于该模型的控制器。 信号处理： 分析时滞递归神经网络在信号去噪、信号滤波、信号重建等方面的应用，特别是在存在延迟干扰的信号处理场景。 本章将通过实际案例分析，展示时滞递归神经网络在这些领域的具体实现过程、取得的效果以及面临的挑战。 第八章 时滞递归神经网络在生物医学领域的应用 生物医学领域是时滞现象普遍存在的典型场景，时滞递归神经网络在该领域具有重要的应用价值。本章将重点介绍其在以下方面的应用： 神经信号处理与建模： 分析神经信号传递中的时滞，并利用时滞递归神经网络建模大脑信息处理过程，例如脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）信号的分析。 生理信号监测与诊断： 探讨时滞递归神经网络在心电图（ECG）、肌电图（EMG）等生理信号的监测、异常检测与辅助诊断中的应用。 药物动力学与药效学建模： 分析药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程中存在的时滞，并利用时滞递归神经网络建立药物作用模型，预测药物疗效。 疾病发展预测与早期预警： 结合患者的病史、生理指标等时序数据，利用时滞递归神经网络预测疾病的发展趋势，并实现早期预警。 本章将通过具体的生物医学数据分析案例，展示时滞递归神经网络在该领域的实际应用效果。 第九章 时滞递归神经网络在其他领域的应用 除了预测控制和生物医学领域，时滞递归神经网络在其他众多领域也展现出广泛的应用前景。本章将对这些应用进行概览和介绍： 通信网络： 分析通信系统中数据传输的时滞，以及时滞递归神经网络在网络流量预测、拥塞控制、信道均衡等方面的应用。 金融工程： 探讨金融市场中价格波动、交易延迟等时滞特性，以及时滞递归神经网络在风险管理、高频交易策略、欺诈检测等方面的应用。 智能制造与工业物联网： 分析工业生产过程中设备运行、传感器反馈、指令执行等存在的时滞，以及时滞递归神经网络在设备故障诊断、预测性维护、生产过程优化等方面的应用。 自然语言处理： 尽管传统RNN在NLP领域应用广泛，但考虑句子内部的依赖关系和上下文的建立也存在一定的“时滞”效应，本章将探讨如何将时滞概念融入NLP模型，以捕捉更深层次的语义信息。 机器人学： 分析机器人感知、决策和执行过程中存在的各种时滞，以及时滞递归神经网络在机器人导航、避障、多机器人协同等方面的应用。 本章将通过简要的案例介绍，展示时滞递归神经网络在这些领域的创新应用潜力。 第十章 挑战与未来发展方向 尽管时滞递归神经网络已经取得了显著的研究进展和广泛的应用，但在理论和实践层面仍然存在一些挑战。本章将对当前面临的主要挑战进行梳理和分析，包括： 理论分析的复杂性： 时滞系统的稳定性、收敛性等理论分析仍然具有相当的难度，需要更有效的分析工具和方法。 模型训练的效率： 引入时滞使得模型的参数量和计算复杂度增加，导致训练过程更加耗时，需要更高效的学习算法和硬件加速技术。 可解释性问题： 像其他深度学习模型一样，时滞递归神经网络的可解释性仍然是一个难题，理解其内部决策机制对实际应用至关重要。 对噪声和扰动的鲁棒性： 如何提高时滞递归神经网络对噪声和外界扰动的鲁棒性，确保其在复杂真实环境下的可靠性。 大规模与实时应用： 如何将时滞递归神经网络有效地应用于大规模数据集和实时处理场景，需要进一步优化模型结构和算法。 在识别这些挑战的基础上，本章还将展望时滞递归神经网络未来的发展方向，包括： 与其他深度学习模型的融合： 将时滞递归神经网络与卷积神经网络（CNN）、Transformer等先进模型相结合，以发挥各自优势，解决更复杂的问题。 自适应时滞估计与学习： 开发能够自动估计和适应未知时滞的模型，进一步提升模型的普适性。 因果推断与时滞建模： 探索将因果推断的理论与时滞建模相结合，以更深入地理解时滞对系统行为的影响。 新的激活函数与网络结构设计： 持续探索更适合处理时滞信息的激活函数和网络结构。 跨学科的应用探索： 鼓励与其他学科的研究者合作，将时滞递归神经网络应用于更多未被充分挖掘的领域。 结论 本书《时滞递归神经网络》系统地介绍了这一重要神经网络模型的核心理论、建模方法、学习算法、稳定性分析以及在多个关键领域的应用。我们相信，通过对本书内容的深入学习和理解，读者将能够全面掌握时滞递归神经网络的精髓，并能够将其有效地应用于自身的研究和工程实践中。随着科学技术的不断发展，时滞递归神经网络必将在未来的研究和应用中扮演越来越重要的角色，为解决复杂动态系统问题提供强大的工具和创新的思路。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《时滞递归神经网络》这本书，我翻了翻目录，感觉这本书的立意非常深远。作为一个对计算科学抱有好奇心的人，我一直认为，很多时候，理论的进步就来自于对看似“不完美”之处的深入挖掘。时滞，在我看来，就是神经网络模型中一个极具潜力的“不稳定因素”，但书中似乎就是要探索如何驾驭它，让它为我所用。 我特别感兴趣的是，书中会如何阐述时滞对神经网络动力学行为的影响。我猜想，时滞的引入，可能会让原本相对平稳的神经网络，表现出更丰富的动态特性，比如周期性振荡、混沌现象，甚至 Bifurcation（分岔）等。这些复杂的动力学行为，往往是许多自然现象的根源，如果神经网络能够模仿这些特性，那么它在模拟真实世界方面，可能会有巨大的飞跃。 在数学分析方面，我尤其希望能从书中学习到如何处理时滞带来的挑战。传统的神经网络稳定性分析方法，可能需要针对时滞进行调整和扩展。我不知道书中是否会介绍一些新的分析工具，或者如何巧妙地应用现有的工具，来判断时滞递归神经网络的收敛性、吸引子性质，以及是否存在全局渐近稳定。严谨的数学推导，对于理解模型的本质至关重要。 从应用的角度来看，我也在畅想这本书可能会提供哪些新的思路。比如，在需要精确建模时间延迟的系统中，如通信网络、控制系统，甚至生物体的生理节律，时滞递归神经网络会不会成为一种更理想的工具？它是否能够更好地捕捉信号在时间上的衰减、扭曲，以及不同时间点信号之间的交互作用？ 总的来说，这本书对我来说，不仅仅是关于一个特定的神经网络模型，更像是对“时间”这个抽象概念如何在计算模型中扮演关键角色的深入探索。我期待着在阅读过程中，能够获得对复杂系统动力学和时间序列分析的更深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

拿到《时滞递归神经网络》这本书，我首先被它所探讨的主题所吸引。在我看来，时滞的存在，如同给神经网络注入了一剂“时间”的基因，使其不再是纯粹的瞬时响应，而是拥有了某种形式的“记忆”和“惯性”。这种特性，总让我觉得它与真实世界中许多复杂的动力学过程有着千丝万缕的联系。 我非常好奇书中会如何深入地剖析时滞对神经网络的动力学行为所带来的深远影响。我推测，时滞的引入，可能会打破原有模型的简单收敛性，催生出更为丰富和复杂的动态模式，例如周期性振荡、混沌行为，甚至是非线性系统的分岔现象。这些复杂的动力学特性，往往是理解和模拟自然现象的关键。 在理论分析方面，我尤其期待书中能够提供清晰的数学框架，来理解和处理时滞递归神经网络的稳定性问题。我知道，引入时滞会使得稳定性分析变得更加复杂，需要发展或应用更高级的数学工具。我希望能在这本书中找到关于如何运用Lyapunov函数、不动点分析，或者其他动力学系统理论来保证这些网络的收敛性和鲁棒性的详细阐述。 从实际应用的角度，我脑海中已经浮现出许多可能受益于时滞递归神经网络的场景。比如，在模拟具有生物节律的系统，或者在处理包含时间延迟的信号和控制系统时，这种模型或许能够提供更精确、更贴合实际的解决方案。我也在思考，是否可以通过引入时滞，来提升神经网络的记忆容量和学习效率。 总而言之，这本书给我的感觉是，它在挖掘神经网络理论的深度和广度上，迈出了重要的一步。它不仅关注了神经网络本身，更将“时间”这个维度引入，为我们理解和构建更强大的智能系统提供了新的视角和可能性。

评分☆☆☆☆☆

我一直对时滞在动力学系统中的作用非常着迷，总觉得它像是一个隐藏的“记忆”或“惯性”，能够赋予系统比瞬时响应更丰富的行为。最近翻阅了王林山老师的《时滞递归神经网络》，虽然我还没来得及深入研读，但从目录和一些零散的介绍中，已经能感受到这本书的厚重与严谨。 我尤其期待书中对于时滞对神经网络稳定性、收敛性以及吸引子性质影响的详细阐述。我猜想，时滞的存在可能会导致系统出现周期性振荡、混沌甚至分岔等复杂动力学现象，而这些正是我们理解和设计更强大、更具鲁棒性的智能模型的关键。不知道书中是否会涉及到一些经典的时滞递归神经网络模型，比如Hopfield网络在加入时滞后的演化，或者Cohen-Grossberg模型中时滞的引入如何改变其动态行为。 此外，我非常好奇书中对于时滞递归神经网络在具体应用场景的探讨。例如，在信号处理、模式识别、甚至是生物神经模拟等领域，时滞是否能够帮助模型更好地捕捉时间序列数据的内在规律？又或者，它能否在一定程度上缓解由于计算延迟带来的问题，从而提升系统的实时性？这些应用层面的思考，对于我将理论知识转化为实际问题的解决能力，具有非常重要的启发意义。 我特别希望能从这本书中学习到一些分析时滞递归神经网络稳定性条件的数学工具。我之前接触过一些关于稳定性分析的方法，比如Lyapunov函数法，不知道书中是否会结合时滞的特点，给出更具针对性的分析框架。对于复杂系统的分析，清晰的数学推导和严谨的证明是不可或缺的，我希望能在这本书中找到指引，建立起对这些模型背后数学原理的深刻理解。 最后，我对书中可能包含的关于设计新型时滞递归神经网络的思路非常感兴趣。时滞的引入并非总是简单的叠加，而可能催生出全新的网络结构和学习算法。我希望作者能在这方面有所创新，例如，探讨如何根据具体问题的需求，灵活地调整时滞的参数，甚至设计自适应的时滞机制。这样的研究不仅能拓展理论的边界，也能为解决更广泛的实际问题提供新的工具和方法。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在看王林山老师的《时滞递归神经网络》，这本书给我的感觉非常扎实，充满了严谨的学术性。虽然我不是专门研究神经网络的，但一直以来，我都对人工智能背后的理论基础非常感兴趣，尤其是那些能够赋予模型更强大、更灵活能力的创新之处。 书中关于时滞对神经网络性能的影响，是我最期待的部分。我一直觉得，现实世界中的很多过程都不是瞬间完成的，总会存在一定的延迟。如果神经网络能够有效地模拟这种时滞，那么它在处理现实世界中的复杂问题时，可能会有显著的优势。我猜想，书中会探讨时滞如何影响神经网络的记忆能力、学习效率，甚至它的鲁棒性。 我特别想知道，书中是如何处理时滞带来的数学分析上的挑战的。引入时滞，肯定会增加神经网络的复杂性，也意味着稳定性分析和收敛性证明会变得更加困难。我希望能从书中学习到一些新的理论工具和分析方法，能够帮助我理解这些时滞递归神经网络的内在工作机制，以及如何设计出在理论上和实践中都可靠的模型。 从应用的角度，我也在思考这本书的价值。比如，在需要处理具有长时程依赖性的数据时，像自然语言处理、时间序列预测等领域，时滞递归神经网络是否能够提供比传统RNN更优越的表现？又或者，在一些对实时性要求极高的控制系统中，如何利用时滞来优化控制策略？这些实际应用的可能性，是我非常关注的。 总而言之，这本书给我的第一印象是，它不仅是一本关于神经网络理论的书，更像是一本关于如何将“时间”这个普遍存在的现象，巧妙地融入到计算模型中的教科书。我期待着在接下来的阅读中，能够获得更多关于理论突破和实际应用的启发。

评分☆☆☆☆☆

《时滞递归神经网络》这本书，我才刚刚开始触碰它的目录和前言，就被那种扑面而来的学术气息所吸引。虽然我并非是该领域的资深研究者，但长期以来，我对人工智能以及更深层次的计算模型都抱有浓厚的兴趣。时滞这个概念，总给我一种“延迟的智慧”的感觉，仿佛是在模拟真实世界中，信息传递并非瞬时，而是存在着微妙的时间差。 我特别好奇，书中会如何解释时滞这个“副作用”如何被转化成一种“强化剂”，去提升神经网络的表现。我个人推测，在处理序列数据时，比如语音识别或者视频分析，时滞的存在或许能够帮助模型更好地捕捉到数据中的时间依赖性和上下文关联性。不知道书中是否会详细介绍一些经典的引入时滞的递归神经网络模型，比如，在传统的RNN中加入反馈延迟，或者构建全新的具备内禀时滞的网络结构。 另外，我对书中可能涵盖的理论分析方法非常期待。神经网络的稳定性是一个至关重要的问题，尤其是当引入了时滞这样可能引起振荡和不稳定性的因素后。我希望能从中学习到一些严谨的数学工具，例如，如何运用Lyapunov函数或者其他动力学系统分析方法，来保证时滞递归神经网络的全局或局部稳定性，以及它们是如何收敛到期望的解的。 我还在思考，时滞递归神经网络在实际应用中，可能比传统网络更具优势的场景有哪些。例如，在控制系统中，时滞往往是不可避免的，但如果神经网络能够有效地处理这些时滞，是不是就能实现更精确、更鲁棒的控制？又或者，在模拟人脑的某些功能时，例如记忆的形成和提取，时滞是否扮演着不可或缺的角色？这些应用层面的思考，能够极大地激发我对理论研究的兴趣。 总而言之，虽然我还没深入阅读，但这本书给我的第一印象是，它不仅是一本理论研究的宝库，更可能是一把开启更复杂、更逼近现实的智能模型大门的钥匙。我期待着在接下来的阅读中，能够获得更深入的洞见和启发。