Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks, Volume 13 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Amer Society of Mechanical

作者:Dagli, Cihan H. (EDT)

出品人:

页数:1043

译者:

出版时间:2003-1

价格:$ 215.83

装帧:HRD

isbn号码:9780791802045

丛书系列:

图书标签:

• Artificial Neural Networks
• Intelligent Systems
• Engineering
• Machine Learning
• Computational Intelligence
• Pattern Recognition
• Data Analysis
• Algorithms
• Modeling
• Optimization

好的，这是一份关于一本名为《Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks, Volume 13》的图书的详细简介，内容将专注于该主题的广泛应用、前沿理论和实际工程挑战，而不涉及该特定卷册的具体章节内容。 --- 智能工程系统与人工神经网络前沿探索 一部深入理解、驾驭与创新下一代智能工程范式的权威著作 在当今技术飞速发展的时代，工程学的边界正以前所未有的速度被拓宽。从传统的机械、土木、航空航天到新兴的生物医学和金融工程领域，对更强大、更自适应、更接近人类智能的决策和控制系统的需求已成为核心驱动力。本书系作为该领域深度探索的最新结晶，旨在为研究人员、高级工程师和博士生提供一个全面且富有洞察力的框架，用以理解和应用人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）这一革命性工具，从而构建下一代智能工程系统（Intelligent Engineering Systems）。 本书不局限于理论的罗列，而是将重点放在 ANN 理论如何与复杂的、高维度的、动态变化的工程问题深度融合，探讨如何通过先进的神经网络架构实现系统的感知、学习、推理和自我优化能力。 第一部分：基础理论的深化与现代神经计算的基石 本部分致力于夯实读者对现代神经网络模型核心机制的理解，超越基础的感知机和反向传播算法，深入探讨当前驱动智能系统性能飞跃的关键理论组件。 1.1 高级网络架构的演进与选择 我们将详细审视当前主导工程应用的三大支柱架构： 深度卷积神经网络 (Deep CNNs)： 重点分析其在复杂模式识别、特征层次提取以及空间数据处理中的鲁棒性。探讨如何设计高效的卷积核、池化策略和残差连接（Residual Connections）来解决深层网络训练中的梯度消失/爆炸问题，并优化其在资源受限环境下的部署。 循环神经网络及其变体 (RNNs & LSTMs/GRUs)： 针对时间序列预测、过程控制和动态系统建模的独特挑战，深入剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效地捕获长期依赖关系。讨论在处理非平稳、多尺度时间数据时的性能瓶颈与改进方案。 生成对抗网络 (GANs) 在工程中的新角色： 考察 GANs 如何不再仅仅是图像生成工具，而是被用于合成高保真度的工程数据（如模拟极端载荷、生成故障样本），从而极大地增强训练数据集的覆盖范围和多样性，尤其在数据稀疏或获取成本高昂的领域（如材料科学、核工程）。 1.2 优化算法与训练范式的革新 智能系统的性能在很大程度上依赖于优化算法的效率和有效性。本部分将对比和评估一系列先进的优化技术： 自适应学习率方法： 详细分析 Adam、Adagrad、RMSProp 等算法的内在机制及其对不同损失函数的适应性，并讨论如何根据系统动态特性（如系统刚性、反馈延迟）动态调整超参数。 二阶优化与近似方法： 探讨牛顿法、拟牛顿法（如 BFGS）的原理，及其在二阶信息可以提供更精确曲率估计时，如何加速复杂非凸损失函数的收敛。特别关注如何将这些方法应用于大规模神经网络的近似求解。 新型正则化技术： 深入研究 Dropout、批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）背后的统计学原理，以及它们如何协同作用以提高模型的泛化能力和对输入扰动的抵抗力。 第二部分：神经网络在关键工程领域的核心应用范例 本部分将展示 ANN 如何作为一种通用求解器，解决传统方法难以攻克的复杂工程难题。 2.1 鲁棒性控制与优化调度 在需要实时决策和高度可靠性的系统中（如自动驾驶、工业机器人、电网管理），神经网络正在取代或增强传统的 PID 和模型预测控制（MPC）。 强化学习 (RL) 在控制中的集成： 详细阐述深度 Q 网络（DQN）、策略梯度（Policy Gradients）和 Actor-Critic 框架如何用于学习最优控制策略。重点讨论在真实物理系统上部署 RL 策略时必须面对的安全约束满足问题，包括如何将物理定律（如能量守恒、碰撞避免）嵌入到奖励函数或环境模型中。 故障诊断与预测性维护 (PdM)： 利用 ANN 从高频传感器数据（振动、温度、电流）中自动提取疾病特征。探讨时序分析网络如何识别早期、微弱的异常信号，并构建精确的剩余使用寿命（RUL）预测模型，从而实现从被动维修到主动预防的转变。 2.2 材料科学与结构健康监测 (SHM) 工程材料的性能与其微观结构、制造工艺和服役环境紧密相关。 逆向设计与材料基因组计划： 利用神经网络预测给定性能指标（如特定的强度、延展性、导电性）下所需的原子结构或化学成分，实现材料的快速筛选和定制化设计。 非线性结构响应建模： 针对混凝土、复合材料等非线性行为显著的工程结构，使用 ANN 建立精确的本构模型，尤其是在高应力、疲劳或损伤累积的工况下，以期比传统解析模型更有效地捕捉材料的退化路径。 2.3 复杂流体动力学与热力学模拟 传统计算流体力学（CFD）耗时巨大。神经网络正被用于加速模拟过程，并增强对复杂湍流和多相流现象的理解。 代理模型（Surrogate Modeling）： 使用深度学习技术，基于大量低保真或高保真度的 CFD 仿真结果，训练出能够瞬间预测流场、压力分布的快速代理模型，极大地缩短设计迭代周期。 湍流建模的改进： 研究神经网络如何作为亚网格模型，直接从高分辨率模拟数据中学习湍流应力项，以期替代或补充传统的雷诺平均 Navier-Stokes (RANS) 模型中的经验闭合假设，提高模拟的准确性。 第三部分：面向实际部署的挑战与新兴趋势 系统的智能化不仅在于模型本身的精度，更在于其在真实、动态和非理想环境中的可靠运行能力。 3.1 可解释性、鲁棒性与可信赖人工智能 (XAI & Trustworthy AI) 在安全关键型工程系统中，“黑箱”是不可接受的。本部分聚焦于如何赋予智能系统以透明度和可信度： 可解释性方法（Explainability）： 深入探讨 LIME、SHAP 值以及梯度可视化技术在工程决策中的应用。目标是使工程师能够理解网络做出特定判断（例如，结构应力预测过高、建议的控制动作）背后的关键输入特征和逻辑路径。 对抗性攻击与防御： 详细分析针对传感器输入或模型参数的微小、恶意扰动如何导致工程系统做出灾难性错误决策。研究和实现针对性防御机制，如对抗性训练和输入净化，以确保系统在面对网络攻击或数据噪声时保持稳定性。 3.2 边缘计算与轻量级模型部署 许多智能系统（如无人机、物联网传感器、嵌入式控制单元）具有严格的功耗和计算资源限制。 模型压缩技术： 探讨权重量化（Quantization）、权重剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等方法，如何有效地将庞大而精确的模型压缩成可以在边缘设备上高效运行的轻量级版本，同时保持可接受的性能损失。 联邦学习在分布式系统中的应用： 讨论如何在不集中收集敏感或大规模工程数据的前提下，利用分散在不同地理位置或不同工厂设备上的数据，协同训练一个全局的、性能更优的智能模型，解决数据隐私和传输带宽的限制。 3.3 物理信息驱动的神经网络 (PINNs) 这是将物理学知识与数据驱动学习完美结合的前沿领域。 PINNs 的结构与优势： 详细介绍如何将偏微分方程（PDEs）作为正则化项直接嵌入到神经网络的损失函数中。这使得模型能够在仅有少量观测数据的情况下，依然能够满足基本的物理守恒定律，极大地提高了模型在数据稀疏区域的预测精度和物理合理性。探讨 PINNs 在求解反问题和参数辨识中的巨大潜力。 本书最终旨在培养新一代的工程师，他们不仅精通神经网络的数学细节，更能洞察其在解决真实世界复杂、动态、约束驱动的工程挑战中的战略价值与伦理责任。它是一份迈向通用人工智能工程（General AI Engineering）蓝图的关键指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆