时滞递推神经网络 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王林山 著

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• 时间序列预测
• 神经网络
• 控制系统
• 信号处理
• 非线性系统
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店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030205339

商品编码：29692283881

包装：平装

出版时间：2008-04-01

基本信息

书名:时滞递推神经网络

定价：45.00元

售价：30.6元,便宜14.4元,折扣68

作者:王林山

出版社：科学出版社

出版日期：2008-04-01

ISBN：9787030205339

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.400kg

编辑推荐

内容提要

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。

目录

作者介绍

文摘

序言

《时滞递推神经网络》 一、 背景与动机 在信息爆炸的时代，处理和理解复杂动态系统变得日益重要。从生物神经系统的信号传递，到金融市场的波动，再到气候变化的预测，许多现实世界中的现象都表现出内在的时间依赖性。然而，传统的神经网络模型，如前馈神经网络，在处理这类具有“记忆”或“滞后”特征的数据时，往往显得力不从心。这些模型在每个时间步的输出仅依赖于当前的输入，忽略了过去信息的累积效应。 正是基于这样的背景，我们引入了“时滞递推神经网络”（Lagged Recurrent Neural Networks, LRNNs）的概念。LRNNs的核心思想在于，允许网络在进行当前预测时，能够参考过去一系列时间步的输入信息，从而捕捉到系统内在的时间动态和延迟效应。这种对时间序列数据的深度理解能力，使得LRNNs在众多领域展现出巨大的潜力。 二、 LRNNs 的核心概念与模型结构 LRNNs 与传统的递推神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）有着本质的区别。RNNs 主要通过引入隐藏状态（hidden state）来传递信息，隐藏状态在每个时间步都会被更新，并作为当前时间步计算的输入。这使得RNNs能够“记住”过去的信息。然而，标准的RNNs在处理长序列时，容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致其难以有效捕捉远距离的依赖关系。 LRNNs 借鉴了RNNs的思想，但其核心创新在于引入了“时滞层”（lagged layers）或“时滞连接”（lagged connections）。这些时滞层允许网络直接访问过去若干个时间步的输入数据，而不仅仅是依赖于通过隐藏状态传递的信息。具体来说，一个LRNN模型可能包含以下几个关键组成部分： 1. 输入层 (Input Layer): 接收当前时间步的原始数据。 2. 时滞层 (Lagged Layers): 这些层专门负责存储和提供过去若干个时间步的输入数据。例如，一个包含延迟 $k$ 的时滞层，会提供时间步 $t-1, t-2, dots, t-k$ 的输入数据。 3. 隐藏层 (Hidden Layer): 类似于传统RNNs的隐藏层，负责处理当前输入和通过时滞层、先前隐藏状态传递的信息，并更新隐藏状态。 4. 输出层 (Output Layer): 基于隐藏层和（可能）时滞层的信息，生成当前时间步的预测或分类结果。 通过这种结构，LRNNs能够直接、显式地利用历史信息，使得模型在学习具有明显时间滞后的模式时更加高效和准确。例如，在预测一个金融产品的价格时，过去几天的交易量、新闻情绪以及价格波动都可能对其产生影响。LRNNs能够通过其时滞层直接捕获这些过去的信息，而不仅仅依赖于一个不断更新的、可能已经“遗忘”了早期信息的隐藏状态。 三、 LRNNs 的优势与适用性 LRNNs 的引入带来了诸多显著的优势，使其成为处理多种时间序列问题的强大工具： 1. 增强的历史信息利用: 相较于标准RNNs，LRNNs能够更直接、更有效地利用过去多个时间步的输入信息。这对于那些输出与过去一系列输入（而非仅仅是隐藏状态）强相关的任务至关重要。 2. 缓解梯度问题: 通过直接连接历史输入，LRNNs在一定程度上可以缓解RNNs在处理长距离依赖时常见的梯度消失或爆炸问题。时滞层提供了一条更直接的梯度传播路径，有助于网络学习到更长远的模式。 3. 模型可解释性增强 (潜在): 在某些情况下，时滞层可以提供更直观的解释。例如，我们可以分析特定时滞在模型做出预测时所起的作用，从而更好地理解系统的动态特性。 4. 灵活性与可扩展性: LRNNs的结构可以根据具体问题的需求进行调整，通过改变时滞层的数量、延迟的长度以及隐藏层的结构，可以构建出满足不同复杂度的模型。 基于这些优势，LRNNs 在以下领域具有广泛的适用性： 时间序列预测: 例如，股票价格预测、天气预报、电力负荷预测、销售量预测等，这些任务往往需要考虑过去一段时间内的趋势和模式。 自然语言处理 (NLP): 在处理长文本时，理解句子中词语之间的时序关系、上下文信息至关重要。LRNNs可以帮助模型更好地捕捉词语的依赖关系，提高机器翻译、文本生成、情感分析等任务的性能。 语音识别与合成: 语音信号本身就是高度时序性的，过去的声音信息对当前的发音至关重要。LRNNs能够更有效地处理语音信号的动态特征。 控制系统: 在工业自动化、机器人控制等领域，需要精确控制动态系统，LRNNs可以帮助模型学习和预测系统的响应，实现更鲁棒的控制。 生物信号处理: 如心电图（ECG）、脑电图（EEG）等，这些信号具有复杂的时序模式，LRNNs可以用于疾病诊断、异常检测等。 视频分析: 视频中的每一帧都与前一帧以及更早的帧相关，LRNNs可以用于动作识别、场景理解等。 四、 LRNNs 的模型变体与实现 为了适应不同应用场景的需求，研究者们对LRNNs进行了多种变体和改进。这些变体在模型结构、激活函数、训练策略等方面进行了创新，以期获得更好的性能和效率。 1. 深度时滞递推神经网络 (Deep LRNNs): 将多个LRNN层堆叠起来，形成更深的网络结构。深层网络能够学习到更抽象、更复杂的时序特征。 2. 结合注意力机制的LRNNs (Attentional LRNNs): 在LRNNs中引入注意力机制，允许模型在处理历史信息时，动态地分配不同的权重给不同的时滞。这使得模型能够更加聚焦于与当前任务最相关的历史信息。 3. 门控时滞递推神经网络 (Gated LRNNs): 借鉴了LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）的思想，引入门控机制来控制信息的流动和遗忘。例如，可以设计一个“遗忘门”来控制哪些历史信息应该被保留，哪些应该被遗忘。 4. 高效的实现与优化: LRNNs的计算量可能比标准RNNs更大，因此，研究者们也致力于开发更高效的算法和优化技术，以加速模型的训练和推理过程。这可能包括并行计算、量化技术、剪枝技术等。 在实现方面，LRNNs的构建通常可以借助现有的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。这些框架提供了丰富的层和函数，可以方便地构建包含时滞连接的网络结构。关键在于如何设计和实现“时滞层”，使其能够高效地存储和检索历史数据。 五、 挑战与未来展望 尽管LRNNs展现出强大的能力，但在实际应用中仍然面临一些挑战： 1. 模型复杂度与计算成本: 增加时滞层会显著增加模型的参数量和计算复杂度，导致训练和推理时间增加。如何在保证模型性能的同时，降低计算成本是一个重要的研究方向。 2. 超参数调优: LRNNs引入了新的超参数，如时滞的长度、时滞层的数量等，这使得模型的调优过程更加复杂。 3. 理论分析: 对LRNNs的理论性质，如收敛性、表达能力等的深入研究还有待加强。 然而，随着深度学习技术的不断发展，我们对LRNNs的理解和应用也在不断深化。未来的研究将可能集中在以下几个方面： 更优化的模型架构: 设计更高效、更具表达力的LRNNs架构，例如，探索自适应时滞机制，让模型能够根据输入数据动态地调整时滞长度。 理论保证与可解释性: 加强对LRNNs理论性质的研究，并探索如何提高模型的可解释性，使其能够更好地服务于科学研究和工程实践。 与其他先进技术的融合: 将LRNNs与图神经网络（GNNs）、Transformer等其他前沿技术相结合，以处理更复杂、更具挑战性的时序问题。 大规模应用场景的探索: 进一步探索LRNNs在各个领域的实际应用，并开发针对性的解决方案。 六、 结论 《时滞递推神经网络》一书，旨在系统性地介绍这一新兴的神经网络模型。通过深入剖析其核心概念、模型结构、优势与适用性，并探讨其变体、实现方法以及面临的挑战与未来发展方向，本书为研究者和实践者提供了一个全面的视角。我们希望通过本书的出版，能够激发更多关于LRNNs的研究和应用，从而在处理复杂动态系统方面取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，那种深邃的蓝色调和抽象的几何图形组合在一起，给人的感觉非常专业，充满了理论的厚重感。我之前对神经网络的了解主要集中在经典的MLP和CNN这些领域，总觉得时间序列的处理总是差那么一步，总是在寻找一个能将历史信息更自然、更优雅地融入当前计算的模型。当我看到“时滞”这个关键词时，内心其实是有些忐忑的，因为很多引入时间维度的模型往往处理起来过于复杂，要么计算量爆炸，要么参数估计极其困难。然而，这本书的引言部分非常清晰地阐述了构建这种新型递归结构（时滞递推网络）的动机，它并非简单地堆砌延迟项，而是试图从更本质的动力学系统角度去理解信息在时间轴上的演化规律。作者似乎非常擅长将抽象的数学工具与实际的系统辨识问题联系起来，这一点从章节的安排上就能看出来，理论推导与具体应用案例穿插得非常得当。我特别欣赏作者在引入核心算法时，没有直接跳入复杂的矩阵运算，而是先用一个简化的、低维度的例子来建立直观的物理意义，这种循序渐进的教学方式，极大地降低了初学者进入这个前沿领域的门槛。整体来看，这本书更像是一份严谨的学术报告与一本优秀的教学手册的完美结合体。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它不是那种平铺直叙的教科书式写作，更像是一位经验丰富的研究者在与同行进行深度对话。作者在关键的创新点介绍时，会穿插一些历史背景的简短回顾，例如，他会对比前馈网络处理序列数据时的“记忆瓶颈”和本书所提出的结构在信息压缩上的优势。这种对比使得该模型的核心价值得以凸显。我特别喜欢其中关于“可解释性”的探讨，作者试图通过分析网络中不同时滞单元的权重分布，来反推系统对不同时间尺度信息的敏感度。虽然时滞网络本身的可解释性依然是个难题，但作者提出的这种基于权重分析的定性评估方法，为我们提供了一个有效的切入口。整本书给人一种扎实的、来之不易的结论感，没有为了凑篇幅而堆砌不相关的综述内容，每一部分都紧密围绕着“时滞”与“递推”如何协同工作这一核心主题展开。

评分☆☆☆☆☆

翻开内页，首先映入眼帘的是对不同类型时滞系统（如纯滞后型、分布滞后型）的系统性梳理，这部分内容对于那些希望深入理解时滞对系统稳定性影响的读者来说，简直是宝藏。我注意到作者在探讨收敛性证明时，采用了非常现代的泛函分析工具，比如利用不动点定理来证明特定结构下的全局渐近稳定性，这显示出作者扎实的数学功底。与市面上很多侧重于“如何调参”的实用手册不同，这本书更侧重于“为什么这个结构会有效”的底层逻辑。我花了好大力气才啃完关于Lyapunov泛函构造的那几章，虽然过程艰涩，但一旦理解了作者如何巧妙地将时滞项“包裹”进二次型或更高阶的能量函数中，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。此外，书中对不同激活函数在处理时滞反馈时的非线性特性也进行了深入的比较分析，例如，它探讨了Sigmoid函数在反馈回路中可能导致的振荡行为，并提出了相应的正则化策略。我感觉这本书不仅仅是介绍了一种模型，更是在传授一种处理时间依赖性问题的系统性思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量给我留下了非常深刻的印象。很多复杂的信号流图和状态空间表示被清晰地绘制出来，关键的数学符号使用了统一的字体和规范，阅读起来非常流畅，很少出现需要反复猜测变量含义的情况。尤其是在讲解如何将连续时间系统离散化并映射到时滞递推网络结构时，作者提供了一系列详细的对比表格，清晰地展示了不同采样策略（如零阶保持、一阶保持）对模型性能和计算复杂度的影响。我个人非常关注于工程实践中的鲁棒性问题，书中关于参数扰动和外部噪声影响的敏感性分析部分，提供了详实的仿真结果，并通过误差界限的估计，给出了在实际部署中应该如何设定安全裕度的参考值。这远超出了我原本预期的理论深度，它兼顾了理论的严谨性和工程应用的可操作性。阅读过程中，我甚至会忍不住去复现书中给出的一些仿真例子，发现它们不仅完美验证了理论结论，而且在某些极端工况下展现出惊人的适应能力。

评分☆☆☆☆☆

我尝试将书中的核心算法应用于我正在研究的一个控制问题——高速机械臂的振动抑制，这是一个典型的、存在明显结构时滞的系统。按照书中给出的基于最小二乘法的参数辨识流程，我惊讶地发现，相比我之前使用的ARX模型，这个时滞递推网络不仅收敛速度更快，而且对初始状态的依赖性显著降低。书中最后几章关于“在线学习与遗忘机制”的探讨尤其具有前瞻性，它讨论了当系统动态随时间变化时（非平稳过程），如何动态调整时滞窗口的大小或对历史数据的加权系数。这部分内容超越了传统固定结构模型的范畴，触及了自适应控制的前沿。总而言之，这本书提供的不仅仅是一个新的神经网络模型，更是一套处理具有内在时间延迟的复杂动态系统的全新、且经过严格验证的数学工具箱。对于从事过程控制、经济预测或生物动力学建模的工程师和研究人员来说，这本书无疑是一部里程碑式的著作。