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陈雯柏 著

图书标签:

• 神经网络
• 深度学习
• 机器学习
• 人工智能
• 模式识别
• 算法
• Python
• 计算智能
• 数据挖掘
• 模型构建

出版社： 西安电子科技大学出版社有限公司

ISBN：9787560639338

版次：1

商品编码：11880119

包装：平装

丛书名： 高等学校智能科学与技术专业“十三五”规划教材

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：206

字数：313000

正文语种：中文

内容简介

　　《人工神经网络原理与实践》精选了人工神经网络的经典内容，主要阐述人工神经网络的一般原理和基本思想，并在此基础上突出了人工神经网络在自动控制和模式识别中的应用。《人工神经网络原理与实践》共十二章，*一和第二章主要介绍了人工神经网络与人工智能的关系、人工神经网络研究的基本情况与人工神经网络的基本原理等内容；第三至九章分别介绍了感知器、BP神经网络、径向基神经网络、反馈式神经网络、自组织竞争神经网络、CMAC网络与模糊神经网络等内容；第十章讨论了神经网络的优化；第十一章介绍了智能领域的研究热点——深度神经网络；第十二章简要介绍了神经网络在自动控制中的应用。
　　《人工神经网络原理与实践》从创新能力较强的应用型人才培养角度出发，重视理论与实践的结合，内容力求深入浅出，兼具系统性、全面性和前沿性。
　　《人工神经网络原理与实践》可作为高等院校智能科学与技术、自动化及电子信息技术等专业的本科生和硕士生教材或参考书，也可供有关工程技术人员参考。

内页插图

目录

第一章 绪论
1．1 人类的智能与思维
1．1．1 智能
1．1．2 思维
1．2 人工智能
1．2．1 人工智能的主流学派
1．2．2 机制主义方法与人工智能统
1．2．3 人工智能的研究内容
1．3 人脑与“电脑”的信息处理机制
1．4 人工神经网络的研究溯源
1．5 人工神经网络的分类
1．6人工神经网络的特点
1．7人工神经网络的功能
1．8人工神经网络的应用
思考题

第二章 人工神经网络的基本原理
2．1 生物神经网络
2．1．1 生物神经元的结构
2．1．2 生物神经元的信息处理机理
2．1．3 生物神经网络的结构
2．1．4 生物神经网络的信息处理
2．2 人工神经元的数学建模
2．2．1 M-P模型
2．2．2 常用的神经元数学模型
2．3 人工神经网络的结构建模
2．3．1 网络拓扑类型
2．3．2 网络信息流向类型
2．3．3 人工神经网络结构模型的特点
2．4 人工神经网络的学习
思考题

第三章 感知器
3．1 感知器的结构与功能
3．1．1 单层感知器的网络结构
3．1．2 单层感知器的功能分析
3．2 感知器的学习算法
3．3 感知器的局限性与改进方式
3．4 多层感知器
3．5 感知器神经网络的MATLAB仿真实例
3．5．1 常用的感知器神经网络函数
3．5．2 仿真实例
思考题

第四章 BP神经网络
4．1 BP网络的模型
4．2 BP网络的学习算法
4．2．1 BP算法推导
4．2．2 BP算法的程序实现
4．3 BP网络的功能与数学本质
4．3．1 BP神经网络的功能特点
4．3．2 BP神经网络的数学本质
4．4 BP网络的问题与改进
4．4．1 BP神经网络存在的缺陷与原因分析
4．4．2 传统BP算法的改进与优化
4．4．3 深度神经网络
4．5 BP网络的设计
4．5．1 输入／输出变量的确定与训练样本集的准备
4．5．2 BP网络结构设计
4．5．3 网络训练与测试
4．6 BP网络的MATLAB仿真实例
4．6．1 BP神经网络的MATLAB工具箱
4．6．2 BP网络仿真实例
4．7 基于BP算法的一级倒立摆神经网络控制
4．7．1 倒立摆系统
4．7．2 仿真模型的建立
4．7．3 BP神经网络控制器的设计
4．7．4 神经网络控制器控制仿真实验
4．7．5 神经网络实物控制实验
思考题

第五章 径向基神经网络
5．1 径向基网络的模型
5．1．1 正规化RBF网络
5．1．2 广义RBF网络
5．1．3 RBF网络的生理学基础
5．1．4 RBF网络的数学基础
5．1．5 函数逼近与模式分类问题举例
5．2 径向基网络的学习算法
5．2．1 数据中心的确定
5．2．2 扩展常数的确定
5．2．3 输出权向量的确定
5．2．4 梯度下降法同时获取数据中心、扩展系数与权向量
5．3 径向基网络的特性分析
5．3．1 RBF神经网络的特点
5．3．2 RBF神经网络与BP神经网络的比较
5．3．3 RBF神经网络应用的关键问题
5．4 其他径向基网络
5．4．1 广义回归神经网络
5．4．2 概率神经网络
5．5 径向基网络的MATLAB仿真实例
5．5．1 RBF网络的MATLAB工具箱
5．5．2 仿真实例
思考题

第六章 反馈式神经网络
6．1 Elman神经网络
6．1．1 Elman神经网络的结构
6．1．2 Elman神经网络学习算法
6．1．3 Elman神经网络的应用
6．2 离散Hopfield神经网络
6．2．1 离散Hopfield神经网络的模型
6．2．2 离散Hopfield神经网络的运行规则
6．2．3 离散Hopfield神经网络的运行过程
6．3 连续Hopfield神经网络
6．3．1 连续Hopfield神经网络的网络模型
6．3．2 连续Hopfield神经网络的稳定性分析
6．4 Hopfield神经网络的应用
6．4．1 联想记忆
6．4．2 优化计算
6．5 反馈神经网络的MATLAB仿真实例
6．5．1 Elman神经网络的MATLAB实现
6．5．2 Hopfield神经网络的MATLAB实现
思考题

第七章 自组织竞争神经网络
7．1 模式分类的基本概念
7．1．1 分类与聚类
7．1．2 相似性测量
7．2 基本竞争型神经网络
7．2．1 基本竞争型神经网络结构
7．2．2 竞争学习策略
7．2．3 特性分析
7．3 自组织特征映射神经网络
7．3．1 SOM网的拓扑结构
7．3．2 SOM网的工作原理
……
第八章 CMAC网络
第九章 模糊神经网络
第十章 神经网络的优化
第十一章 深度神经网络
第十二章 神经控制
参考文献

前言/序言

　　人工神经网络是一种模仿生物神经网络的计算模型，它能够根据外界信息的变化改变内部人工神经元连接的结构并进行计算。作为一种非线性统计性数据建模工具，人工神经网络在语音识别、图像分析、智能控制等众多领域得到了广泛的应用。
　　人工神经网络方面的教材一般理论性较强，而MATLAB仿真程序设计方面的参考书对理论的介绍又相对较少。本书是在智能科学与技术专业教学实践的基础上，结合现有的教学讲义编写的，书中融人了作者多年来的教学研究与思考以及人工神经网络的新技术发展。近年来，深度学习再掀人工神经网络的研究热潮，作者也特地将此内容引入了本书。
　　本书着眼于创新能力较强的应用型人才的培养，重视理论与实践的结合，精选了人工神经网络的经典内容，主要阐述人工神经网络的一般原理和基本思想，并在此基础上突出了人工神经网络在自动控制和模式识别中的应用。内容安排上注重先理论后实践。不同学校与专业的学生可根据实际情况和课时需要选学部分内容。
　　全书共十二章。第一章至第七章以及第九章由陈雯柏编写，第八章和第十章由吴细宝编写，第十一章由陈启丽编写，第十二章由赵逢达编写。全书由陈雯柏负责整理和统稿。

《数字图像处理：算法与应用》 本书系统地介绍了数字图像处理的基本原理、关键算法及其在各个领域的广泛应用。全书共分为十章，内容涵盖了图像处理的理论基础、核心技术和前沿进展，旨在为读者提供一个全面而深入的学习框架。 第一章 绪论 阐述了数字图像处理的概念、发展历程、基本任务以及其在科学研究、工程技术、医疗、娱乐等众多领域的应用前景。本章还将简要介绍图像处理的基本流程和相关学科。 第二章 图像增强 聚焦于如何改善图像的视觉质量，使其更适合人类观察或后续的图像分析。内容包括灰度变换（如对数变换、幂律变换）、直方图处理（直方图均衡化、规定化）、空间域滤波（平滑滤波如均值滤波、高斯滤波，锐化滤波如拉普拉斯算子、Sobel算子）以及频域增强技术。 第三章 图像复原 探讨了如何恢复因噪声、模糊或其他失真而退化的图像。本章将详细介绍噪声的类型、检测与抑制方法，以及退化模型和逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等复原技术。 第四章 彩色图像处理 专注于处理和分析彩色图像。内容包括彩色模型（RGB、CMY、HSV等）的介绍，彩色图像的增强（如对比度增强、色彩平衡），以及基于彩色信息的图像分割和分析。 第五章 图像变换 介绍了几种重要的图像变换及其在图像处理中的应用。重点讲解了傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）、小波变换，并讨论了它们在图像压缩、滤波和特征提取方面的作用。 第六章 图像分割 是图像分析的关键步骤，旨在将图像划分为具有不同意义的区域或对象。本章将介绍多种分割技术，包括阈值分割（全局阈值、自适应阈值）、区域分割（生长、分裂与合并）、边缘检测（Canny边缘检测、Hough变换）、以及基于图论的分割方法。 第七章 形态学图像处理 介绍了一系列基于图像形状的数学形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，以及它们在去噪、物体连接、轮廓提取等方面的应用。 第八章 图像特征提取 讨论了如何从图像中提取有意义的特征，以便进行更高级的分析和识别。内容包括边缘、角点、区域特征（纹理、形状描述）、局部特征（SIFT、SURF）以及特征向量的构建。 第九章 图像压缩 旨在减少图像数据量，以便于存储和传输，同时尽量保持图像质量。本章将介绍无损压缩和有损压缩的基本原理，重点讲解了JPEG压缩标准及其背后的变换编码、量化和熵编码技术，并介绍其他常见的压缩方法。 第十章 图像复原与应用实例 整合了前述的各项技术，并通过具体的应用案例来展示图像处理的强大能力。涵盖了医学影像分析（如X光片增强、CT图像分割）、遥感图像处理（如地物分类、变化检测）、人脸识别、目标跟踪以及工业检测等实际问题，并提供了相应的解决方案。 本书力求理论与实践相结合，在阐述算法原理的同时，也尽可能地提供伪代码或算法描述，方便读者理解和实现。书末附有参考文献，供读者进一步深入研究。本书适合高等院校相关专业本科生、研究生，以及从事图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的科研人员和工程师阅读。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读这本书之前，我总觉得神经网络是一个非常“高冷”的领域，充满了各种晦涩的数学公式和复杂的算法，而这本书彻底颠覆了我的这种看法。作者在讲解过程中，非常注重使用通俗易懂的语言和生动的比喻，将抽象的概念具象化。比如，在解释反向传播算法时，他将其类比为“传递错误信息”的过程，让我一下子就抓住了核心思想。在介绍各种网络结构时，他也会结合实际的应用场景，比如用人脸识别来解释CNN的卷积层，用语音识别来解释RNN的循环结构，这种方式让我更容易理解这些技术为何会被发明出来，以及它们在解决实际问题时发挥的作用。而且，书中在介绍算法的同时，也会穿插一些历史故事和发展脉络，让我了解到这些技术是如何一步步演进至今的，这让我在学习过程中充满了探索的乐趣。我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地参与到这场智能技术的探索之中。这本书让我不再对AI技术感到畏惧，而是充满了好奇和学习的动力。我甚至开始主动地去搜集相关的论文和研究，希望能够更深入地了解这个充满魅力的领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次关于智能系统构建的哲学之旅。作者在讲解各种神经网络模型时，并没有将它们仅仅视为数学公式的堆砌，而是深入挖掘了它们背后蕴含的思想和逻辑。例如，在介绍卷积神经网络（CNN）时，作者并非只停留在“卷积核”这个概念上，而是花了大量篇幅去解释为什么这种局部连接和权值共享的结构能够有效地捕捉图像的 spatial hierarchy 特征，以及它与人类视觉皮层的某些工作机制之间的潜在联系。这种视角让我觉得，我在学习的不仅仅是算法，更是在理解一种模拟智能的方式。对于循环神经网络（RNN）的讲解，作者同样没有满足于仅仅介绍它的“记忆”功能，而是深入剖析了它在处理序列数据时的优势，以及它在自然语言处理、时间序列预测等领域的广泛应用前景。特别是对长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的讲解，作者通过清晰的图示和逻辑梳理，让我第一次真正理解了它们是如何通过精心设计的“门”机制来解决梯度消失/爆炸问题的，从而能够有效地学习长期依赖关系。这种深入浅出的讲解方式，让我对这些复杂的模型不再感到畏惧，而是充满了探索的兴趣。我甚至开始思考，不同类型的神经网络模型，它们的“思维方式”有何不同，又该如何在不同的应用场景中选择最合适的模型。这本书让我对人工智能的理解，从“如何实现”上升到了“为什么这样实现”的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我最印象深刻的是，它对于“模型鲁棒性”的关注。我之前学习AI模型，往往只关注其在标准测试集上的准确率，却很少考虑模型在面对真实世界中各种“不确定性”时，能否依然表现稳定。作者在书中专门开辟了章节来讨论模型的鲁棒性，并介绍了一些提升模型鲁棒性的方法，比如对抗性训练。他详细解释了对抗性攻击是如何产生的，以及对抗性训练是如何通过在模型训练过程中引入对抗样本，来提高模型对噪声和扰动的抵抗能力的。这让我意识到，一个真正有用的AI模型，不仅仅要“看得准”，更要“顶得住”。我尝试着将对抗性训练的思想应用到我之前的一个图像分类模型上，通过引入一些微小的扰动，发现模型在面对这些扰动时，性能下降得没有之前那么厉害了。这种对模型“内功”的关注，让我对AI模型的理解更加全面和深刻。我开始思考，在未来的AI应用中，模型的鲁棒性将成为一个越来越重要的考量因素。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直就是在我对神经网络这个概念感到一片迷茫时，及时递来的一盏明灯。我之前接触过一些零散的资料，比如一些科普文章，或者一些技术博客里关于深度学习的片段，但总觉得像是隔靴搔痒，无法构建起一个完整的知识体系。那些文章往往只讲到了某个具体的模型，比如卷积神经网络如何处理图像，或者循环神经网络如何处理序列数据，但对于其背后的数学原理、推导过程，以及为什么这些结构能够有效工作，却很少深入。更不用说，在实践层面，如何从零开始搭建一个可用的模型，如何进行训练、调优，这些更是让我无从下手。每次看到别人分享的精彩案例，总觉得遥不可及，以为那需要极高的数学天赋和编程功底。而这本书，它并没有一开始就堆砌复杂的公式，而是循序渐进地从最基础的感知机模型开始讲起，一步步揭示了神经元的工作原理，以及它们如何通过连接形成网络。对于我这个数学基础不算特别扎实的人来说，这种由浅入深的学习方式至关重要。它不仅讲解了激活函数的作用，还深入剖析了反向传播算法的核心思想，让我第一次真正理解了梯度下降的威力，以及网络是如何通过不断调整权重来逼近最优解的。在实践部分，作者也给出了非常详细的代码示例，并且讲解得非常透彻，不是那种“拿来主义”式的代码堆砌。我尝试着跟着书中的例子，一步步地搭建和训练模型，过程中遇到了很多问题，但书中的讲解总能帮助我找到方向，理解错误的原因。这种理论与实践相结合的学习模式，让我对人工神经网络的理解上升到了一个全新的高度。我不再是那个只会“搬砖”的初学者，而是开始能够思考模型的内在逻辑，甚至尝试去修改和创新。

评分☆☆☆☆☆

我之前对深度学习的理解，基本上停留在“拿到数据，套用模型，训练，出结果”的阶段，对于模型的可解释性几乎没有概念。这本书的出现，极大地拓宽了我的视野。作者在讲解各种网络结构时，并没有回避“黑箱”问题，而是积极地探讨了如何理解神经网络的内部工作机制。例如，在介绍CNN时，书中提供了多种可视化技术，比如特征图可视化、激活可视化等，让我能够直观地看到网络在处理图像时，每一层都在关注什么特征，从简单的边缘、纹理，到复杂的形状、物体。这种“看见”的能力，让我对模型有了更深的信任感，也为我排查模型错误提供了重要的线索。对于模型的可解释性，书中还介绍了一些更高级的技术，比如LIME、SHAP等，虽然这些内容有些复杂，但作者的讲解非常到位，让我能够理解它们的基本原理以及如何应用。我尝试着将这些技术应用到我自己的一个项目中，发现它们确实能够帮助我更好地理解模型为什么会做出某个预测，从而为模型的改进指明了方向。这本书让我明白，一个真正强大的AI模型，不仅要有优异的性能，更要能够被理解和解释。这种可解释性不仅有助于我们信任AI，更能帮助我们发现AI的局限性，并加以改进。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的惊喜，在于它对于模型评估与优化的深入探讨。我之前学习神经网络，往往只关注模型能否训练成功，能不能得到一个看似不错的准确率，但对于“好”的标准是什么，以及如何进一步提升模型性能，却知之甚少。这本书恰恰弥补了我的这一知识盲区。作者并没有回避训练过程中常见的难题，比如过拟合和欠拟合。他详细解释了产生这些问题的根源，并提供了多种行之有效的解决方法，比如正则化（L1、L2）、Dropout、早停法等。尤其是对于Dropout的讲解，作者不仅解释了其工作原理，还深入分析了它如何有效地防止模型依赖于个别神经元，从而提高泛化能力。更让我惊喜的是，书中还花了相当大的篇幅来讲解模型选择和超参数调优。我以前调参完全是凭感觉，或者网上搜集一些“经验值”，但这本书让我明白了如何系统地进行超参数搜索，比如网格搜索、随机搜索，以及更高级的贝叶斯优化等。作者还强调了交叉验证的重要性，以及如何正确地使用它来评估模型的真实性能，避免在测试集上出现“过拟合”。这些内容对于我来说，简直是“打开了新世界的大门”。我尝试着将书中学到的正则化技术和网格搜索方法应用到我之前遇到的一个实际问题上，惊喜地发现模型的性能得到了显著提升，泛化能力也更强了。这本书让我明白，一个优秀的神经网络模型，不仅仅在于其精巧的设计，更在于其精细的调优和严谨的评估。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这本书的期望值并不高，以为又是一本泛泛而谈的“入门”书籍，充斥着各种生硬的定义和难以理解的公式。然而，当我翻开第一页，就被作者的叙述方式所吸引。他并没有直接抛出抽象的概念，而是用非常生动的比喻，将神经网络的构建过程类比为人类大脑的学习过程，这一下子就拉近了我和这个复杂技术的距离。书中对神经元模型，比如M-P模型、Sigmoid神经元等的讲解，不是简单的罗列，而是深入浅出地分析了它们的设计理念和数学基础。特别是关于激活函数的讨论，作者不仅介绍了常用的几种，还详细解释了它们在不同场景下的优缺点，以及为什么需要非线性激活函数来增强网络的表达能力。让我印象深刻的是，书中对于反向传播算法的讲解，简直是神来之笔。我之前看过一些讲解，总觉得云里雾里，但这本书通过图文并茂的方式，以及非常细致的数学推导，将这个复杂的算法分解成了一个个易于理解的步骤。我甚至可以跟着作者的思路，自己动手推导一遍，这对于加深理解起到了决定性的作用。而且，书中在介绍理论知识的同时，并没有忽略实践的重要性。它提供了大量的代码示例，这些代码不仅仅是简单地展示如何调用库函数，而是从最底层的逻辑出发，一步步构建模型，进行训练和评估。我按照书中的指导，亲手实现了一个简单的全连接神经网络，并用它来解决一个分类问题。整个过程让我受益匪浅，不仅巩固了理论知识，还培养了实际动手能力。这本书让我意识到，学习人工智能并非遥不可及，只要有好的引导，任何人都可以踏上这条探索之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的一点，就是它对“学习”这个概念的深刻理解和细致剖析。在探讨神经网络的学习过程时，作者并没有简单地将它归结为“数学优化”，而是深入地分析了不同学习算法的内在机制和适用场景。例如，在介绍梯度下降算法时，作者不仅讲解了最基本的批量梯度下降（BGD），还详细对比了随机梯度下降（SGD）和改进型的动量梯度下降（Momentum）、Adam等算法，并解释了它们在收敛速度、鲁棒性等方面的差异。让我眼前一亮的是，书中还对一些更前沿的学习技术进行了介绍，比如迁移学习和少样本学习。作者解释了为什么在数据有限的情况下，迁移学习能够显著提高模型性能，以及如何有效地利用预训练模型。对于少样本学习，书中也给出了一些经典的算法和思路，让我对如何在“数据饥渴”的AI领域突破瓶颈有了初步的认识。这种对学习机制的深入挖掘，不仅仅是停留在算法层面，更是让我从更宏观的角度去理解AI的学习能力，以及如何设计出更有效的学习策略。我尝试着将迁移学习的思想应用到我之前的一个分类项目中，仅用少量的新数据，就取得了比从零开始训练更好的结果。这种“站在巨人肩膀上”的学习方式，让我看到了AI发展的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践部分，可以说是“干货满满”，并且非常接地气。我之前尝试过一些在线的教程，虽然代码看起来也很全，但很多时候都会遇到“运行不起来”或者“结果不符合预期”的情况，究其原因，往往是因为对基础概念理解不够深入，或者在环境配置、数据预处理等细节上出了问题。这本书在这方面做得非常出色。作者不仅提供了可以直接运行的代码示例，还对每一个代码块都做了详细的解释，说明了每一行代码的作用，以及它与理论知识的对应关系。例如，在介绍如何构建一个图像分类器时，作者详细讲解了如何加载数据集、如何进行数据增强、如何定义模型结构、如何选择损失函数和优化器、如何进行训练和评估等一系列完整的流程。而且，作者还针对常见的编程环境和库（如Python、TensorFlow、PyTorch），给出了详细的配置指南，这对于我这种在环境配置上经常“踩坑”的开发者来说，简直是福音。我按照书中的指导，成功地搭建了自己的第一个深度学习项目，并且能够独立地进行修改和实验。这种从理论到实践的无缝衔接，让我对学习人工智能的信心倍增，也为我未来的项目开发打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书带来的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的转变。在讲解神经网络的构建和训练过程中，作者始终强调“实验”的重要性。他鼓励读者不要害怕犯错，而是要通过不断的尝试和调整，来找到最优的解决方案。书中提供了大量的实验指导，让我能够亲手去验证各种理论知识，比如不同激活函数的选择对模型性能的影响，不同优化器的学习率设置对收敛速度的差异等等。这种“动手实践，边学边改”的学习模式，让我对AI技术的理解更加深刻，也培养了我独立解决问题的能力。我不再是被动地接受书本上的知识，而是开始主动地去思考，去质疑，去探索。例如，当我遇到一个模型训练效果不佳的情况时，我不再茫然失措，而是能够根据书中的指导，系统地分析可能的原因，并尝试不同的方法来解决。这种思维上的转变，对于我今后的学习和工作都将产生深远的影响。这本书让我明白，学习AI，不仅仅是学习技术，更是学习一种探索未知、解决问题的科学态度。

评分☆☆☆☆☆

上课中，入门比较好的书，偏应用

评分☆☆☆☆☆

讲的真的很好非常生动呀

评分☆☆☆☆☆

人工神经网络原理与实践

评分☆☆☆☆☆

非常好的一本教材

评分☆☆☆☆☆

不错，书的质量好，教程风格严谨易懂

评分☆☆☆☆☆

还好。

评分☆☆☆☆☆

待品

评分☆☆☆☆☆

还好。

评分☆☆☆☆☆

非常好的一本教材