现代仿生机器人设计

现代仿生机器人设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:电子工业出版社
作者:罗庆生 编
出品人:
页数:212
译者:
出版时间:2008-3
价格:30.00元
装帧:平装
isbn号码:9787121057991
丛书系列:
图书标签:
  • Robot
  • 机器人
  • 仿生
  • 科学与技术
  • Robotics
  • 机器人
  • 仿生学
  • 机器人设计
  • 现代技术
  • 机械工程
  • 人工智能
  • 生物启发
  • 控制系统
  • 自动化
  • 创新设计
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具体描述

《现代仿生机器人设计》是关于仿生多足机器人基础理论、关键技术、设计流程和工程应用等学术专题的专著,是作者在吸收和借鉴国内外相关学术理念的基础上、结合作者多年的研究经验及工作成果编著而成,主要介绍了仿生六足机器人设计的新理念、探索的新思路、研发的新技术、实验的新方法和工作的新成果。《现代仿生机器人设计》以“功能需求→方案设计→效能评估→信息反馈”为主线,共分为13章。主要内容包括:绪论、机器人学与仿生学、仿生机器人模拟对象观测实验、仿生六足机器人结构设计技术、仿生六足机器人运动学分析、仿生六足机器人动力学分析、仿生六足机器人轨迹规划技术、仿生六足机器人虚拟样机技术、仿生六足机器人运动控制技术、仿生六足机器人传感探测技术、仿生六足机器人能源管理技术、仿生六足机器人视觉系统技术以及总结与展望等,使读者通过阅读此书对仿生机器人的基础理论、关键技术、设计流程和实际应用能有系统的认识和全面的了解,为提高我国仿生机器人的研发水平奠定基础。

好的,这是为您构思的一份图书简介,内容不涉及“现代仿生机器人设计”: 书名: 深度学习在金融风控中的前沿应用 作者: 李明 & 王芳 出版社: 硅谷科技出版社 预计页数: 480页 定价: ¥128.00 --- 深度学习在金融风控中的前沿应用 内容简介 本书深入剖析了当前金融行业面临的日益复杂的风险挑战,并系统性地介绍了如何利用深度学习(Deep Learning)技术构建高效、精准的风险管理与控制体系。在数据爆炸式增长和金融产品结构日趋复杂的背景下,传统的统计模型(如逻辑回归、广义线性模型)在处理高维、非线性、海量数据时已显现出局限性。本书旨在为量化分析师、风险管理专业人士、金融科技工程师以及相关领域的学者提供一套全面、实用的技术路线图和实践指南。 本书的撰写基于最新的学术研究成果与业界领先的实战经验,内容组织逻辑清晰,从基础概念的梳理过渡到复杂模型的搭建与部署,确保读者不仅理解“是什么”,更能掌握“如何做”。 第一部分:金融风险与深度学习基础重构 本部分为后续高级应用打下坚实的基础。 第一章:金融风险的范式转移与数据挑战 本章首先界定了当代金融风险管理的五大核心领域:信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险与反欺诈风险。随后,重点探讨了传统风险模型(如评分卡体系、VaR模型)在面对“黑天鹅”事件和高频交易数据时的内在缺陷。我们将分析当前金融大数据集的特点——高维度、高稀疏性、高度非平稳性——并阐述为何深度学习成为解决这些挑战的必然选择。 第二章:深度学习核心原理与金融语境的适配 本章不作冗长的人工智能历史回顾,而是聚焦于与金融风控直接相关的核心网络结构。详细介绍了多层感知机(MLP)的局限性,并深入讲解了卷积神经网络(CNN)在特征提取(如处理交易序列的局部相关性)上的潜力。同时,重点阐述了循环神经网络(RNN),特别是长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)如何有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系,这对于构建动态信用评级和趋势预测模型至关重要。此外,我们还引入了Transformer架构,探讨其在处理复杂依存关系(如跨市场联动性分析)中的新兴应用。 第三章:金融数据的预处理与特征工程的深度化 金融数据(如交易流水、借贷申请记录、监管报告)的质量直接决定了模型性能。本章详细介绍了针对时间序列数据、文本数据和图结构数据的专业化预处理技术。关键内容包括:如何利用深度学习进行自动特征学习(Feature Learning),减少对专家经验的过度依赖;缺失值和异常值的深度插补方法;以及如何应用自编码器(Autoencoders)进行高效的特征降维和噪音抑制,以适应高维模型的训练需求。 第二部分:核心风险领域的深度学习建模 本部分聚焦于将理论应用于三大核心风险场景:信用风险、市场风险和反欺诈。 第四章:高精度信用风险建模:从违约概率到损失预估 信用风险是金融机构的生命线。本章详述了如何运用深度学习模型取代或增强传统的评分卡系统。重点介绍: 1. 深度逻辑回归与提升树(XGBoost/LightGBM)的融合模型: 探讨集成学习框架在提升分类精度上的作用。 2. 基于LSTM/GRU的动态信用评分: 描述如何利用借款人的历史行为序列(还款记录、查询记录)构建随时间变化的风险画像。 3. 生成对抗网络(GANs)在合成稀有违约样本中的应用: 解决金融数据中“好客户多,坏客户少”的类别不平衡问题,以提高对小概率事件的识别能力。 第五章:市场风险量化与极端事件预测 市场风险建模的难点在于捕捉资产价格的尖锐波动和相关性结构变化。本章探讨: 1. 深度学习驱动的VaR(Value at Risk)和CVaR(Conditional VaR)估计: 介绍如何使用神经网络来建模复杂的残差分布,以实现更稳健的尾部分析。 2. 基于图神经网络(GNN)的系统性风险传导分析: 将金融市场视为一个复杂的网络结构,利用GNN揭示资产间、机构间的潜在传染路径,预测系统性崩溃的早期信号。 3. 高频数据下的波动率预测: 运用深度时空模型处理微观市场数据,实现更精细的波动率表面建模。 第六章:实时反欺诈与异常检测的深度进化 金融欺诈手段日益智能化,需要模型具备实时响应能力。本章侧重于无监督和半监督学习方法: 1. 深度异常检测: 采用变分自编码器(VAE)和深度单类支持向量机(One-Class SVM)来学习正常交易模式的“边界”,任何偏离该边界的交易即被标记为高风险。 2. 图嵌入技术在关联欺诈网络中的识别: 将用户、设备、IP地址构建成一个巨型图,利用深度学习算法(如GraphSAGE)发现隐藏在海量交易背后的欺诈团伙结构。 3. 序列模型在行为生物识别中的应用: 分析用户的键盘输入节奏、鼠标移动轨迹等细微行为数据,辅助身份验证和会话劫持检测。 第三部分:模型的可解释性、稳健性与落地实施 构建一个高性能模型只是第一步,在强监管的金融环境中,模型的可解释性和稳健性至关重要。 第七章:金融风控模型的可解释性(XAI) 监管机构要求“知其所以然”。本章详细介绍了如何将黑箱深度学习模型转化为可解释的工具: 1. 局部可解释性方法(LIME与SHAP): 阐述如何为每一个具体的风控决策(如拒绝一笔贷款申请)提供清晰的特征贡献度解释。 2. 基于注意力机制的特征重要性分析: 如何利用深度网络内部的注意力权重来直观展示模型在不同时间点关注了哪些关键信息。 3. 因果推断与深度学习的结合: 探讨如何利用深度学习框架辅助进行反事实分析,评估干预措施的真实效果。 第八章:模型稳健性、对抗攻击与持续监控 深度学习模型易受数据漂移和对抗性样本攻击。本章强调模型的工程化部署与生命周期管理: 1. 数据漂移(Data Drift)的实时检测: 使用统计过程控制(SPC)结合深度学习指标,及时发现输入数据分布的变化。 2. 对抗性样本的防御策略: 介绍梯度掩蔽、随机化和平滑化等技术,以增强模型抵抗蓄意攻击的能力。 3. 模型验证、回溯测试与监管合规: 提供了构建端到端自动化模型风险管理(MRM)系统的蓝图,确保模型在上线后持续满足内部标准和外部监管要求。 总结与展望 本书的最终目标是赋能金融从业者,让他们能够自信地驾驭深度学习这一强大工具,不仅能应对当前的风险挑战,更能为未来金融系统的安全与效率转型奠定技术基础。通过本书的学习,读者将掌握一套完整的从数据准备到模型部署、从高精度预测到可解释性报告的全流程解决方案。

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我最近在阅读《现代仿生机器人设计》这本书,它彻底改变了我对机器人设计的传统认知。作者在“仿生智能控制”部分,深入探讨了如何将生物的智能机制融入到机器人设计中。我尤其对“仿生学习”的章节印象深刻,它不仅仅是简单的程序预设,而是模仿生物的学习过程,例如通过试错、强化学习来让机器人不断优化自己的行为。书中详细介绍了如何模仿生物神经网络的结构和功能,来构建高效的机器人“大脑”,使得机器人能够具备更强的自主决策和问题解决能力。我一直对“仿生决策”很感兴趣,这本书在这方面的讲解非常清晰,它不仅仅是描述如何做出选择,更是分析如何基于感知到的信息、目标以及环境因素来做出最优决策。书中还探讨了“仿生群体智能”的设计理念,即通过模仿蚂蚁、蜜蜂等社会性昆虫的群体协作方式,来设计能够协同工作的机器人队伍。我尤其对书中关于“仿生情感模型”的讨论很着迷,虽然这是目前比较前沿的领域,但作者给出了非常具有启发性的思考方向,即如何让机器人具备一定的情感反馈,从而更好地与人类互动。

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《现代仿生机器人设计》这本书,给我最大的感受就是,它把“生命”注入了“机械”。作者在“仿生感知系统”的章节,深入探讨了如何模仿生物体的感官来设计机器人。我非常喜欢关于“仿生视觉”的部分,它不仅仅是简单的摄像头,更是模仿人眼和动物眼睛的结构,例如如何实现广角视野、立体感知以及在弱光下的成像能力。书中还详细介绍了“仿生听觉”的设计,如何模仿人耳来捕捉声音的方向、强度和频率,以及如何通过仿生声学原理来增强机器人的声音识别能力。我一直对“仿生嗅觉”和“仿生味觉”很感兴趣,这本书在这方面的内容虽然相对前沿,但也给出了不少具有启发性的思路,例如如何利用生物传感器或者模拟化学反应来设计机器人的嗅觉和味觉系统。我尤其对书中关于“仿生神经系统”的讨论很着迷,它不仅仅是简单的电路连接,而是探讨了如何模仿生物神经网络的分布式计算和学习能力,使得机器人能够具备更强的适应性和自主性。这本书让我明白,未来的机器人不再是冰冷的机器,而是能够感知、思考、甚至“感受”的智能生命。

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这本《现代仿生机器人设计》简直是一本宝藏!我一直对机器人领域充满好奇,尤其是那些模仿生物形态和行为的仿生机器人,它们总能带来一种既熟悉又新奇的震撼感。翻开这本书,我立刻被它宏大的视野和深入的解析所吸引。作者并没有仅仅停留在理论层面,而是通过大量的案例分析,将复杂的概念变得触手可及。我尤其对书中关于“步态生成”的章节印象深刻,它详细阐述了如何通过模仿动物的运动学和动力学原理,来设计出稳定且高效的机器人行走方式。书中不仅提供了理论模型,还辅以大量的仿真数据和实验结果,让我能够直观地理解不同算法在实际应用中的优劣。此外,章节中关于“传感器融合”的部分,也为我打开了新的思路。如何将视觉、触觉、听觉等多种传感器的数据进行整合,以构建出更全面、更准确的环境感知能力,是当前仿生机器人研究的一大挑战,而这本书给出了非常系统性的解答。作者对不同传感器的优缺点、以及它们在不同场景下的适用性进行了详尽的对比,并提出了一些创新的融合策略。阅读过程中,我时常会停下来,反复思考书中的观点,并且忍不住对照自己之前接触过的相关知识,才发现原来自己对仿生机器人的理解还有如此多的局限。这本书的深度和广度都超出了我的预期,它不仅仅是一本技术手册,更像是一次对生命与机械之间奥秘的探索之旅。我强烈推荐给任何对仿生机器人感兴趣的朋友,无论是初学者还是资深研究者,都能从中获益匪浅。

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我最近读完的《现代仿生机器人设计》这本书,可以说是为我打开了新世界的大门。作者在“仿生结构设计”部分,将生物体的巧妙结构与机器人工程紧密结合。我特别对“仿生骨骼”的设计理念着迷,它不仅模仿了生物骨骼的力学特性,还探讨了如何利用轻质高强的材料来制造仿生机器人。书中详细介绍了模仿自然界中各种结构优势的设计,例如模仿植物根系的分叉结构来增强机器人的稳定性,或者模仿贝壳的层状结构来提高材料的抗冲击性。我一直对“仿生爬行器”的设计很感兴趣,这本书在这方面的内容也十分详尽。它介绍了如何模仿蜥蜴、蛇等动物的爬行方式,来设计能够在复杂地形中移动的机器人。书中还深入探讨了“仿生水下机器人”的设计,例如模仿鱼类尾鳍的摆动来产生推进力,或者模仿水母的收缩和舒张来进行浮力调节。我尤其欣赏书中关于“仿生动力学”的讲解,它不仅仅是机械的运动,而是包含了能量的储存、转换和传递,这让机器人能够更加高效地工作。本书的叙事风格非常平实但富有力量,作者通过大量的实例和严谨的分析,让我深刻体会到仿生学在机器人设计中的重要作用。

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我近期阅读的《现代仿生机器人设计》一书,绝对是我近年来读过的最富有洞察力的技术书籍之一。作者在“仿生驱动系统”这一块的内容,让我对机器人如何“行动”有了颠覆性的认知。书中对于“仿生肌肉”的探讨尤为精彩,它不仅仅是模仿肌肉的收缩和舒张,更是深入分析了如何利用各种新型材料和驱动原理,来模拟生物肌肉的柔韧性、力量输出和能量效率。我尤其对书中关于“仿生肌腱”的设计理念印象深刻,它不仅仅是简单的连接,更是如何通过仿生设计来优化力的传递和能量的储存。此外,书中关于“仿生关节”的论述也十分详尽,它打破了传统机械关节的僵硬和限制,而是模仿生物关节的灵活性、减震性和多自由度运动,这使得机器人能够实现更加平滑和自然的运动。我一直对“仿生运动学”很感兴趣,这本书在这方面的讲解非常清晰,它不仅仅是描述运动,更是分析运动背后的物理原理和控制策略。书中还穿插了大量不同仿生机器人(如仿生蛇、仿生章鱼)的运动分析案例,让我能够直观地理解这些复杂的运动是如何实现的。

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我最近在阅读《现代仿生机器人设计》这本书,它给我带来的启发是巨大的。作者在“仿生肢体”这一部分,深入探讨了如何模仿生物的运动方式来设计机器人的手臂和腿部。我印象特别深刻的是关于“仿生手指”的章节,它详细介绍了如何通过多自由度关节和精密的驱动系统,来模仿人手的灵巧性和触感,这对于机器人能否胜任精细操作的任务至关重要。书中还详细阐述了“仿生皮肤”的设计理念,这种柔性材料不仅能够感知环境的压力、温度等信息,还能够模拟生物皮肤的触觉反馈,这使得机器人能够与外界进行更自然、更安全的互动。我特别对书中关于“仿生触觉传感器”的讲解着迷,它介绍了多种模仿生物神经末梢的传感器结构,以及如何将这些信息传递给机器人进行分析和决策。此外,书中对“仿生动物”的运动模拟也非常精彩,比如模仿鱼类在水中游动的高效推进方式,或者模仿鸟类在空中滑翔的低能耗策略。这些内容让我对机器人未来在水下和空中的应用充满了想象。本书的语言风格非常严谨又不失趣味,即便是一些高深的理论,也能够被作者用通俗易懂的方式表达出来,并且配以大量的图例和数据,让我能够反复推敲,加深理解。

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《现代仿生机器人设计》这本书,它真正让我看到了仿生学在机器人设计中的巨大潜力。作者在“仿生运动控制”部分,详细剖析了各种模仿生物运动模式的控制算法。我尤其对“仿生步态”的章节印象深刻,它不仅仅是机械的模仿,更是对生物动力学和反馈机制的深刻理解。书中详细介绍了如何通过仿生学原理来设计能够适应不同地形、不同速度的行走机器人。我一直对“仿生飞行器”很感兴趣,这本书在这方面的内容也让我大饱眼福。它不仅介绍了模仿鸟类和昆虫的飞行原理,还探讨了如何利用仿生学来优化旋翼的设计、减小噪音,以及提高飞行的稳定性和续航能力。书中还涉及了“仿生传感器”的设计,例如模仿蝙蝠的回声定位系统,以及模仿蛇类感知红外线的热敏传感器。这些技术让我意识到,机器人并非只能依赖于我们熟悉的视觉和听觉,仿生学为我们提供了更多元的感知方式。作者在书中多次强调了“仿生系统”的整体性,即各个子系统之间的协同工作,才能最终实现机器人的高效运作。我非常欣赏这种全局性的视角,它让我明白,设计一个成功的仿生机器人,需要综合考虑结构、动力、控制、感知等多个方面。

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《现代仿生机器人设计》这本书,我必须说,它的章节结构和内容组织非常出色,让我这个对技术细节并非十分了解的读者,也能够顺畅地阅读下去。作者在介绍“仿生腿”的设计时,运用了大量的类比和生动形象的描述,比如将腿部的关节比作人体骨骼的连接方式,将肌肉的收缩与伸展映射到执行器的动作,这种方式极大地降低了技术门槛。我特别喜欢关于“仿生昆虫”的部分,那些微型机器人模仿昆虫的飞行、爬行甚至振翅动作,简直就像是现实版的“机械小精灵”。书中详细解释了如何通过优化翼型设计、减小空气阻力,以及控制翅膀的频率和幅度,来实现高效的飞行。这让我对微型机器人的研究前景充满了期待。此外,关于“仿生感知”的章节,也让我对机器人如何“看”和“听”有了全新的认识。书中介绍了模仿动物视觉系统的“全景相机”和“立体视觉”技术,以及如何利用仿生声学原理来设计高灵敏度的麦克风阵列,这些都为构建更智能的机器人提供了重要的技术支撑。我尤其欣赏作者在处理复杂算法时,能够将其分解成一个个小模块,然后逐一进行讲解,并且会给出一些算法的实际应用案例,让我能够清晰地看到这些算法是如何被应用到机器人设计中的。这本书让我明白,仿生机器人不仅仅是技术的堆砌,更是一种对自然智慧的致敬和学习。

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我拿到《现代仿生机器人设计》这本书时,本以为会是一本枯燥的技术论文集,但事实证明我大错特错。这本书以一种非常引人入胜的方式,将仿生学与机器人技术巧妙地结合起来,让我仿佛置身于一个充满无限可能的未来世界。作者对“软体机器人”的讨论尤为精彩,它打破了传统硬质材料的束缚,展现了机器人身体的柔韧性和适应性。书中不仅探讨了软体材料的物理特性,还深入分析了驱动方式、控制策略以及它们在医疗、工业等领域的潜在应用。我尤其对关于“仿生手臂”的设计原理部分着迷,它借鉴了人类手臂的肌肉结构和神经控制方式,使得机器人手臂能够实现更加精细和灵活的操作,这对于许多需要高度精准度的任务来说,无疑是一个革命性的突破。书中还详细介绍了如何利用仿生学原理来设计机器人的“感知系统”,例如模仿昆虫复眼的多视角成像技术,以及模拟哺乳动物听觉系统的声音定位算法。这些内容让我大开眼界,原来自然界中如此精妙的设计,竟然可以被我们运用到冰冷的机械之中,赋予它们生命般的活力。书中的图文并茂,大量的插图和表格清晰地展示了复杂的机械结构和算法流程,使得即便是对于某些我不太熟悉的专业术语,也能通过图示快速理解。这本书不仅仅是教你如何“造”机器人,更重要的是它引导你去“思考”机器人,去理解仿生学背后的哲学和艺术。

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《现代仿生机器人设计》这本书,它让我看到了仿生学在创造更智能、更适应性强的机器人方面的无限可能。作者在“仿生材料与结构”这一章,为我打开了全新的视野。我尤其对书中关于“仿生骨骼”的材料选择和力学分析着迷,它不仅仅是追求轻量化,更是如何模仿生物骨骼的韧性和强度,来设计出既坚固又灵活的机器人结构。书中详细介绍了各种模仿自然界中结构的先进材料,例如模仿蜘蛛网的强度和韧性的高分子材料,或者模仿贝壳的层状结构来提高机器人的抗损伤能力。我一直对“仿生外壳”的设计很感兴趣,这本书在这方面的内容也十分详尽,它介绍了如何模仿动物的皮肤、鳞片或者甲壳,来设计能够适应恶劣环境、提供保护并且具备传感功能的机器人外壳。书中还探讨了“仿生仿生变形”的设计理念,即机器人能够像变色龙一样改变自身形状,以适应不同的任务和环境。我尤其对书中关于“仿生材料的自愈合能力”的讨论很着迷,这为制造更加可靠和持久的机器人提供了重要的技术方向。

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