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出版者:高等教育

作者:曲大成

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2007-11

价格:27.80元

装帧:

isbn号码:9787040222234

丛书系列:

图书标签:

• 互联网
• 网络技术
• 应用教程
• 计算机基础
• 网络应用
• Web技术
• 信息技术
• 实践教学
• 入门教程
• 技术指南

好的，这是一本关于现代信息技术领域，但与“Internet技术与应用教程”主题完全无关的图书简介，力求内容详实、专业且自然流畅。 --- 《深度学习在复杂系统建模与优化中的前沿应用》 本书简介 本书聚焦于当前人工智能领域最活跃、最具颠覆性的分支——深度学习（Deep Learning），并将其严谨地应用于传统工程学和科学研究中的核心难题：复杂系统（Complex Systems）的建模、仿真与优化。本书并非面向初学者的基础编程或网络协议指南，而是一本面向高阶研究人员、高级工程师和研究生的高端技术专著。 第一部分：复杂系统理论的再审视与深度学习的理论基础 本部分旨在为读者构建一个坚实的理论框架，理解传统复杂系统分析方法的局限性，并为引入非线性、高维度的深度学习模型做好铺垫。 第一章：复杂系统的多尺度与涌现现象 本章首先对复杂系统（如生态网络、金融市场、城市交通流、大型物理过程）的定义、关键特征——自组织、非线性和涌现性——进行深入探讨。我们将详细剖析相变理论在系统稳定性分析中的应用，并探讨传统微分方程组在描述高自由度系统时的计算瓶颈。重点分析了如何从海量异构数据中识别系统的潜在变量和关键耦合机制，这是深度学习介入的前提。 第二章：深度学习模型的核心范式与机制 本书不再赘述TensorFlow或PyTorch的基本操作，而是深入探究各类深度神经网络的内在机制。内容涵盖图神经网络（GNN）在处理非欧几里得结构数据时的优势，特别是Graph Attention Networks (GAT)和Message Passing Neural Networks (MPNN)如何有效地捕获网络拓扑结构信息。同时，对循环神经网络（RNN）的变体（如LSTM和GRU）在处理具有长期依赖性的时间序列数据时的理论改进进行了细致的数学推导，并引入了Transformer架构在高维状态空间建模中的最新发展。 第三章：可解释性与不确定性量化 在工程应用中，模型的“黑箱”特性是致命的。本章致力于解决深度学习模型的透明度问题。我们将详细介绍梯度归因方法（如Grad-CAM的扩展）如何定位模型决策的关键特征。此外，我们引入贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning）框架，通过变分推断（Variational Inference）来量化模型预测的不确定性，这对于风险敏感的复杂系统优化至关重要。 第二部分：前沿深度学习模型在特定复杂系统中的应用实践 本部分是本书的核心，通过深入的案例研究，展示如何将第二部分的理论工具精准地应用到具体领域的复杂系统建模中。 第四章：基于GNN的电网拓扑稳定性预测 电力系统是一个典型的动态、耦合的复杂系统。本章专注于如何将电网的连接拓扑转化为图结构数据。我们设计了一种时空图卷积网络（ST-GCN），用于融合实时监测数据（潮流、电压）和静态拓扑信息，实现对电网关键节点的故障预警和连锁反应的预测。探讨了如何在有限的历史数据下，通过自监督学习进行高效的特征预训练。 第五章：深度强化学习在交通流的宏观调控 城市交通网络涉及海量的个体决策与全局拥堵的相互作用。本章将交通控制问题提升到多智能体深度强化学习（MARL）的高度。我们提出了一种基于集中式训练、分布式执行（CTDE）的算法框架，用于优化信号灯配时和匝道控制策略。重点分析了如何设计有效的奖励函数以平衡局部效率与全局吞吐量，并讨论了该框架在应对突发性流量冲击时的鲁棒性。 第六章：变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）在材料科学中的应用 在材料设计中，目标是发现具有特定宏观性能（如硬度、导电性）的微观结构。本章利用条件变分自编码器（CVAE）和条件生成对抗网络（CGAN），构建了一个从目标性能到潜在结构参数的“反向设计”模型。通过学习高维原子结构数据的潜在空间分布，模型能够生成符合设计要求的全新晶体结构或分子构型，极大地加速了新材料的探索过程。 第三部分：系统级集成与未来展望 第七章：高保真仿真的代理模型构建与加速 对于那些计算成本极高的传统仿真（如计算流体力学CFD或分子动力学），本章探讨如何利用深度学习构建代理模型（Surrogate Models）。我们重点介绍了物理信息神经网络（PINN），它将系统的基本物理定律（如纳维-斯托克斯方程）作为正则化项嵌入到损失函数中，确保了模型的物理一致性。这使得代理模型不仅速度快，而且在物理约束范围内具有高度的可靠性。 第八章：异构数据融合与联邦学习在分布式系统中的部署 现代复杂系统的数据往往分散在多个互不信任的实体中（例如，不同城市的气象站、不同银行的交易记录）。本章探讨联邦学习（Federated Learning）如何允许模型在保护数据隐私的前提下进行分布式训练。我们将分析在存在数据异构性（Non-IID Data）和通信延迟的情况下，如何设计高效的聚合算法来维护模型的收敛性和性能。 总结与展望 本书最后对深度学习在处理复杂系统中的机遇与挑战进行了总结，特别是数据稀疏性、因果推断的难度以及系统安全与对抗性攻击的防御策略。本书的读者将获得一套完备的、从理论到实践的工具箱，用于驾驭和优化当今世界最棘手的工程与科学问题。 --- 适用读者群体： 拥有扎实的数学和计算机基础（高等数学、线性代数、概率论基础），对机器学习有初步了解，希望深入研究深度学习在复杂系统科学、工程优化、数据密集型决策领域的应用的研究人员、博士研究生以及资深工程师。 本书不包含以下内容： 基础的编程语言教程（如Python语法）、关于TCP/IP协议栈、Web开发框架、数据库管理、网络安全基础概念或任何与互联网基础架构直接相关的技术讲解。

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