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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• 认知科学
• 神经网络
• 模式识别
• 生物信息学
• 深度学习

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030297143

商品编码：29329206240

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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好的，这是您图书的简介，力求详尽自然，避免AI痕迹： 《人工智能与思维模拟：深度探索计算心智的奥秘》 内容梗概： 本书并非一本关于特定某一部学术专著的介绍，而是对人工智能（AI）领域及其核心驱动力——信息处理模型——进行一次全面、深入的梳理与前瞻。我们旨在揭示大脑这一生物计算体的惊人效率与复杂性，并从中汲取灵感，构建出能够模拟、甚至超越人类智能的计算系统。本书内容不拘泥于任何一部具体的学术著作，而是着眼于整个AI学科的发展脉络、核心理论、关键技术以及未来的无限可能，为读者呈现一幅宏大而精密的AI思维图景。 第一部分：思维的计算本质——从神经元到神经网络 我们将从最基础的层面出发，探讨“智能”的计算性根基。生物大脑，这个亿万年进化的奇迹，是如何通过其基本单元——神经元——进行信息传递与处理的？本书将深入剖析神经元的生物电化学机制，以及它们如何通过复杂的突触连接形成庞大而精密的神经网络。我们将详细阐述早期关于感知机（Perceptron）的尝试，以及其局限性如何促使科学家们思考更复杂的模型。 随后，我们将步入现代AI的基石——人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）的构建。从单层感知机到多层前馈网络（Multi-Layer Perceptrons, MLPs），本书将细致讲解其结构、激活函数、前向传播与反向传播算法，以及误差反向传播（Backpropagation）如何成为训练深度神经网络的关键。我们将探讨不同类型的神经网络，例如： 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 它们如何在图像识别、计算机视觉等领域取得革命性突破？我们将解析卷积层、池化层、全连接层的运作机制，以及它们如何有效捕捉图像的空间层级特征。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 它们如何处理序列数据，理解语言的时序性？我们将详细介绍RNNs的记忆机制，以及长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）如何克服传统RNNs的梯度消失问题，实现对长期依赖关系的有效建模。 Transformer 模型： 作为当前自然语言处理（NLP）领域的“宠儿”，Transformer模型为何能够超越RNNs？我们将深入解析自注意力机制（Self-Attention Mechanism），理解其如何实现并行计算，并捕捉序列中任意两个位置之间的关联，彻底改变了序列建模的范式。 第二部分：信息处理的范式——学习、推理与决策 仅仅拥有强大的神经网络结构是不足以构成智能的。智能的核心在于信息的有效处理，包括学习、推理与决策。本书将从信息论和统计学的角度，审视AI中的学习过程。 监督学习（Supervised Learning）： 如何从带有标签的数据中学习映射关系？我们将探讨回归（Regression）与分类（Classification）问题，并介绍诸如支持向量机（Support Vector Machines, SVMs）、决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）等经典算法，以及它们背后的数学原理。 无监督学习（Unsupervised Learning）： 如何在没有标签的数据中发现隐藏的模式与结构？我们将讲解聚类（Clustering）算法（如K-Means、DBSCAN）、降维（Dimensionality Reduction）技术（如主成分分析PCA、t-SNE）以及异常检测（Anomaly Detection）的原理与应用。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）： 智能体如何通过与环境的交互来学习最优策略？本书将详细介绍马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）、Q-learning、策略梯度（Policy Gradients）等核心概念，并探讨其在游戏（如AlphaGo）、机器人控制、资源调度等领域的成功应用。 除了学习，推理能力也是智能的关键。我们将探讨： 符号主义AI（Symbolic AI）： 基于逻辑规则和符号表示进行推理的方法，例如专家系统（Expert Systems）的兴起与衰落，以及知识图谱（Knowledge Graphs）如何重新连接符号与语义。 概率图模型（Probabilistic Graphical Models）： 如何用图结构来表示变量之间的概率关系，进行不确定性推理？我们将介绍贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields）。 深度学习与推理的融合： 如何利用深度学习模型进行更复杂的推理任务，例如自然语言推理（Natural Language Inference）、问答系统（Question Answering）以及常识推理（Commonsense Reasoning）。 决策是智能的最终体现。我们将分析： 博弈论（Game Theory）与AI： 在多智能体环境中，AI如何做出最优决策？ 优化算法（Optimization Algorithms）： 如何在复杂的约束条件下找到最优解，支持AI的决策过程。 第三部分：人工智能的应用前沿与挑战 基于上述信息处理模型，人工智能已经深刻地改变了我们的世界，并在众多领域展现出强大的应用潜力。本书将对以下关键应用领域进行深入的剖析： 自然语言处理（NLP）： 从机器翻译、文本摘要、情感分析到对话系统，NLP技术如何让机器理解和生成人类语言？我们将回顾NLP的发展历程，重点分析基于深度学习的模型（如BERT、GPT系列）在理解语义、上下文和生成连贯文本方面的巨大进步。 计算机视觉（Computer Vision）： 机器如何“看懂”世界？我们将深入探讨图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别、图像生成（如GANs）等技术，以及它们在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等领域的应用。 机器人学（Robotics）： AI如何赋予机器人感知、决策和执行的能力？我们将讨论机器人导航、路径规划、运动控制、人机协作等方面的挑战，以及AI在该领域的关键作用。 推荐系统（Recommender Systems）： 如何根据用户偏好和行为，精准推荐商品、内容或服务？我们将分析协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等主流方法，以及深度学习模型如何提升推荐的准确性和多样性。 医疗健康： AI在疾病诊断、药物研发、个性化治疗、健康监测等方面的应用，将如何革新医疗保健的未来？ 金融科技： 算法交易、风险评估、反欺诈、智能投顾等AI应用，如何重塑金融行业？ 教育： 个性化学习、智能辅导、自动评估等AI技术，如何提升教育的效率和质量？ 然而，人工智能的发展并非一帆风顺。本书也将坦诚地探讨当前面临的重大挑战： 可解释性（Explainability）与透明度： 深度学习模型通常被视为“黑箱”，其决策过程难以理解。如何提高AI的可解释性，建立信任，至关重要。 公平性（Fairness）与偏见（Bias）： AI模型可能继承和放大训练数据中的偏见，导致不公平的决策。如何检测和缓解AI偏见，确保公平性，是亟待解决的问题。 鲁棒性（Robustness）与安全性： AI系统在面对对抗性攻击或未知环境时，可能表现出脆弱性。如何提高AI系统的鲁棒性，确保其在关键任务中的安全可靠，是重要的研究方向。 伦理与社会影响： 自动化带来的失业、隐私问题、算法歧视以及AI武器化等伦理困境，需要我们深入思考和审慎应对。 通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）： AI的终极目标之一是实现与人类相当的通用智能。AGI的定义、可行性以及潜在影响，是长期探索的课题。 第四部分：未来的展望与方向 本书的最后一部分，将带领读者眺望人工智能的未来。我们将探讨： 多模态AI（Multimodal AI）： 如何融合文本、图像、语音、视频等多种信息模态，实现更全面的感知和理解？ 具身智能（Embodied AI）： 将AI与物理实体结合，使其能够在真实世界中进行感知、交互和学习。 联邦学习（Federated Learning）与隐私保护AI： 在保护用户隐私的前提下，进行模型训练。 AI for Science： AI如何加速科学发现，推动生命科学、材料科学、天文学等领域的研究？ 人机协作的未来： AI并非要取代人类，而是作为强大的工具，增强人类的能力，实现更高效、更有创造性的合作。 《人工智能与思维模拟：深度探索计算心智的奥秘》旨在为读者构建一个全面、系统、富有洞察力的人工智能知识体系。我们不求一蹴而就，而是希望通过对信息处理模型及其应用的细致解读，激发读者对智能本质的思考，理解AI的强大潜力，并理性认识其带来的挑战，共同塑造一个更加智能、美好的未来。这是一场关于计算、思维与智能的探索之旅，邀您一同启程。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对智能这个概念都充满了好奇。特别是当它与“大脑”这个我们自身最神秘的器官结合时，那种探索的欲望就更加强烈了。我一直希望能找到一本能够深入浅出地讲解大脑信息处理机制的书，并将其与现代的计算技术联系起来。我期待的这本书，不仅仅是理论的堆砌，更希望能有实际的应用案例，让我看到那些抽象的模型是如何在现实世界中发挥作用的。比如，它能否解释我们是如何学习新知识的？为什么有时候我们会做出看似不理性的决定？甚至，它能否为我们开发出更智能的AI提供灵感？我希望这本书能够描绘一幅清晰的图景，展示人类大脑是如何从海量的信息中提取有用的模式，进行决策，并最终指导我们的行为的。同时，我也非常关心这本书是否能够触及人工智能发展的前沿，是否能够帮助我们理解当前AI技术在模拟人类智能方面取得了哪些突破，又面临着哪些挑战。总而言之，我期望这本书能打开我认识智能和大脑的新视角，让我对科技和人类自身都有更深的理解。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对机器学习和深度学习有浓厚兴趣的开发者，我一直在寻找能够深化我理解的书籍。我希望这本书能够深入探讨“人工脑”这一概念的理论基础，包括其在计算模型上的具体体现，以及它与生物大脑在信息处理机制上的异同。我尤其关注那些能够解释如何从生物学、神经科学的角度提炼出高效的算法和架构的书籍。例如，反向传播算法的灵感来源，或者是注意力机制的神经科学解释。我期待书中能有详细的数学推导和算法分析，让我能够理解这些模型的内在逻辑，而不仅仅是停留在 API 调用层面。同时，我也对这本书在不同应用领域的具体实践感兴趣，比如它如何被应用于医疗诊断、自动驾驶、金融预测等方面，以及这些应用所面临的挑战和潜在的优化方向。如果书中能包含一些与当前热门AI研究方向，如Transformer、生成对抗网络等相关的讨论，并将其与人工脑模型联系起来，我会觉得非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

我最近在寻找关于“脑科学与计算机科学交叉领域”的深度读物。我尤其对那些能够将生物学原理转化为计算模型，并在此基础上构建强大人工智能的理论和方法感兴趣。我希望这本书能够提供一些具体的算法和模型，解释它们是如何模仿神经元的工作方式，如何实现学习、记忆、推理等高级认知功能的。例如，在计算机视觉、自然语言处理等领域，我们已经看到了很多AI的惊人表现，我想知道这些成就的背后，是否与模拟大脑的信息处理机制有着密切的联系。这本书最好能包含一些数学模型和伪代码，让我能够更直观地理解这些技术的实现原理。同时，我也希望它能探讨一些前沿的研究方向，比如类脑计算、神经形态芯片等，并分析它们在未来可能带来的革命性影响。如果有相关的历史回顾，说明这个领域是如何一步步发展到今天的，那也会非常有帮助，能够让我对整个学科的发展脉络有更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我对人类智能的本质始终充满好奇，并相信理解大脑的信息处理机制是关键。我搜寻一本能够系统地阐述“人工脑信息处理模型”的书籍，期望它能提供一套严谨的理论框架，用以理解智能的生成。我期待书中能够详细介绍各种模型，如连接主义模型、符号主义模型，以及它们如何在大脑的模拟中发挥作用。更重要的是，我希望这本书能够深入探讨这些模型在解释人类认知功能方面的优势与局限。比如，它们能否解释人类的创造力、情感以及意识的产生？我特别希望书中能够提供一些跨学科的视角，结合心理学、认知科学、神经科学等领域的最新研究成果，来丰富人工脑模型的内涵。此外，如果这本书能够展望未来，讨论人工脑模型在通用人工智能（AGI）发展中的潜力，并提出一些可能的研究路径，那将是极大的惊喜。我希望能通过阅读此书，对智能的本质有更深刻的洞察，并为未来的AI发展提供理论上的启示。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我并不是一个计算机科学的科班出身者，但一直对大脑的运作方式感到着迷。我读过一些科普读物，但总觉得它们停留在表面，难以深入。我期待的书，应该能用一种相对易懂的方式，解释大脑是如何处理和理解外部信息的。我特别想了解，那些构成我们意识和思维的复杂过程，在信息处理的层面上是如何实现的。这本书能否帮助我理解，为什么我们能够识别一张人脸，为什么能理解一段对话，甚至为什么能产生创造性的想法？我希望它不仅仅是介绍已有的模型，更重要的是，它能启发我思考，如何将这些大脑的奥秘转化为更智能、更符合人类习惯的计算机系统。如果书中能够包含一些关于大脑损伤后如何影响信息处理的例子，或者通过对比不同动物大脑的信息处理方式来阐述通用原理，我会觉得非常有启发性。