神经网络控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:徐丽娜

出品人:

页数:193

译者:

出版时间:2009-7

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787121087721

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• 复杂系统
• 人工智能
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• 机器学习
• 系统控制
• 工程应用
• 智能系统
• 算法设计
• 反馈控制

《算法的精妙：解锁数据的力量》 在这本引人入胜的著作中，我们将踏上一段探索计算思维核心的旅程。本书并非介绍具体的硬件设备或复杂的软件架构，而是深入挖掘那些驱动着我们数字世界运行的抽象概念——算法。我们将剥离技术的表象，聚焦于算法的设计、分析与应用，旨在让读者理解它们是如何以精妙的方式，将原始数据转化为有意义的洞察，驱动着从搜索引擎到个性化推荐，再到复杂科学模拟的方方面面。 第一部分：算法的基石——逻辑与效率 在本书的开篇，我们将从最基础的逻辑思维入手。我们会探讨如何将现实世界的问题转化为计算机可以理解的指令序列。这不仅仅是关于编写代码，更是关于如何清晰地定义问题、分解复杂性，以及构建严谨的解决方案。我们会深入讲解基本的逻辑运算符、条件语句和循环结构，它们是构建任何复杂算法的砖石。 随后，我们将转向算法的效率分析。在数据量爆炸性增长的今天，一个算法的性能至关重要。本书将详细介绍“时间复杂度”和“空间复杂度”这两个核心概念，并用生动的例子说明如何评估不同算法的优劣。我们不会拘泥于枯燥的数学推导，而是通过直观的图示和实际场景来揭示，为什么某些算法在处理海量数据时能够迅速给出答案，而另一些则会不堪重负。我们将探讨排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）的演进，比较它们在不同场景下的表现，并介绍如何选择最适合特定任务的排序策略。 第二部分：数据结构的智慧——组织与存取 算法的效率很大程度上依赖于其处理的数据结构。本书将带领读者深入了解各种重要的数据结构，理解它们是如何组织数据的，以及如何高效地对数据进行存取和操作。 我们将从基础的数组和链表开始，探讨它们的优缺点以及适用场景。接着，我们会进入更高级的数据结构领域，包括栈和队列，它们在任务调度和事件处理中的关键作用。本书还将详细讲解树形结构，如二叉搜索树和平衡树，以及它们在高效查找和排序方面的强大能力。我们将深入理解哈希表（散列表），揭示其近乎恒定的平均查找时间是如何实现的，以及它在构建高性能字典和集合中的广泛应用。 此外，我们还将探讨图结构，理解它在表示网络、关系和路径问题中的无与伦比的灵活性。从最短路径算法（如Dijkstra算法）到图的遍历（如广度优先搜索和深度优先搜索），本书将通过清晰的图解和应用案例，展现图数据结构的力量。 第三部分：算法的艺术——模式识别与优化 在掌握了基础的算法和数据结构后，本书将进一步探索更具创造性和挑战性的算法设计范式。我们将深入研究一些经典且强大的算法设计技巧。 “分治法”将被详细阐述，通过将大问题分解为更小的、相似的子问题来求解，我们能看到它如何应用于归并排序和快速排序等算法。我们将介绍“动态规划”，理解它如何通过存储子问题的解来避免重复计算，从而高效地解决具有重叠子问题和最优子结构的问题，例如经典的背包问题和最长公共子序列问题。 “贪心算法”也将是本书的重点，我们将探讨如何通过每一步都做出局部最优选择来达到全局最优解，并分析其适用条件和局限性。此外，我们还将触及“回溯算法”和“分支限界法”，了解它们如何系统地搜索解空间，尤其适用于解决组合优化和搜索问题。 第四部分：算法的应用——连接理论与实践 理论的精妙终将落脚于实际应用。本书的最后部分将展示算法在各个领域的广泛影响。 我们将探讨搜索算法，从简单的线性搜索到高效的二分搜索，以及它们在数据库查询和信息检索中的重要性。本书还将深入分析图算法在社交网络分析、交通路由优化和网络安全中的实际应用。 我们还将触及一些更具前瞻性的算法思想，例如优化算法的思路，以及如何利用算法来解决现实世界中的挑战，比如资源分配、调度问题和决策支持。本书将强调算法作为解决问题的通用工具，其影响力跨越了学科的界限，是现代科技进步的无形驱动力。 《算法的精妙：解锁数据的力量》旨在为所有对计算思维、数据分析和问题解决感兴趣的读者提供一个清晰、深刻且实用的理解框架。它不是关于“如何编程”，而是关于“如何思考”——如何用一种结构化、逻辑化和高效的方式来驾驭信息，从而在日益复杂的世界中做出更明智的决策。

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当我拿到《神经网络控制》这本书时，我抱持着一种审慎的态度，因为“神经网络”和“控制”这两个词结合在一起，很容易让人联想到高深莫测的理论和遥不可及的技术。然而，这本书的阅读体验却远超我的预期。作者在书中巧妙地融合了理论的严谨性和工程的实用性，使得读者不仅能够理解神经网络的内在机制，更能掌握将其应用于实际控制场景的方法。 书中对于不同控制任务的分析，让我受益匪浅。无论是传统的PID控制器在面对非线性、时变系统时的局限性，还是神经网络如何通过学习复杂动态模型来克服这些挑战，都进行了深入浅出的讲解。我尤其对书中关于自适应控制和鲁棒控制的章节印象深刻，作者通过生动的实例，展示了神经网络如何能够实时地调整控制策略，以应对系统参数的变化或外部干扰。这本书就像一位经验丰富的工程师，耐心而细致地向我传授着如何用神经网络构建出更智能、更强大的控制系统。

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《神经网络控制》这本书，如同一位技艺精湛的匠人，在我眼前缓缓展开了一幅关于智能制造和自动化控制的宏伟画卷。我一直认为，控制理论是现代工业的基石，而神经网络则是开启新一代智能控制的关键。这本书恰恰满足了我对两者结合的探索欲望。它不仅仅是简单地罗列公式，而是深入剖析了神经网络在控制系统设计中的核心作用。 书中对诸如模糊逻辑、遗传算法等与神经网络相结合的控制策略进行了详细的论述，让我看到了多种智能控制方法协同工作的巨大潜力。特别是关于如何利用神经网络进行故障诊断和预测性维护的部分，为我打开了新的思路。作者通过具体的工程案例，展示了如何通过分析传感器数据，利用神经网络来预测设备可能出现的故障，从而提前采取措施，大大提高了系统的可靠性和运行效率。这本书的深度和广度，让我对未来智能控制的发展有了更清晰的认识。

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我怀揣着对现代控制理论的憧憬，翻开了《神经网络控制》。起初，我担心这本书会是一堆堆枯燥的数学推导和晦涩的理论，但事实并非如此。作者以一种极为引人入胜的方式，将神经网络这一前沿技术融入到传统的控制工程语境中。书中不仅仅是介绍了神经网络的结构和算法，更重要的是，它深入探讨了如何将这些强大的工具应用于实际的控制系统设计中。 我特别欣赏书中关于模型构建的部分。它并没有简单地给出一个现成的模型，而是引导读者思考如何根据具体的系统特性，选择合适的神经网络结构，以及如何有效地训练这些网络以达到预期的控制效果。书中对数据预处理、特征提取以及避免过拟合等实践性问题也给予了充分的关注，这些细节的处理，对于真正将理论应用于实践至关重要。此外，作者在书中穿插了许多案例分析，从机器人路径规划到飞行器姿态控制，每一个案例都清晰地展示了神经网络控制的威力，让我对这项技术的应用前景充满了信心。

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这本《神经网络控制》简直是一场关于智能系统奥秘的深度探索之旅。我一直对机器学习与工程控制的结合充满好奇，但往往很多书籍要么过于理论化，要么过于实践化，让人难以找到一个平衡点。然而，这本书的出现，让我眼前一亮。它并没有直接抛出复杂的数学公式，而是从最基础的概念入手，循序渐进地引导读者理解神经网络的核心思想。作者用生动形象的比喻，将抽象的算法解释得如同生活中的常识一般易懂，让我这个非科班出身的读者也能津津有味地跟随。 更让我惊喜的是，书中对不同类型的神经网络在控制领域的应用进行了详尽的阐述。从最经典的感知机，到后来的多层前馈网络，再到更加强大的循环神经网络和卷积神经网络，作者都一一分析了它们的结构特点、学习机制以及在具体控制问题中的优势。最让我印象深刻的是关于强化学习与神经网络结合的部分，它详细剖析了如何让控制器通过与环境的交互来不断优化自身策略，解决那些传统控制方法难以应对的复杂动态系统问题。读完这部分，我仿佛看到了一个全新的智能控制时代即将来临，而这本书正是开启这扇大门的钥匙。

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作为一名对前沿技术充满兴趣的读者，《神经网络控制》这本书无疑为我打开了一扇通往未来自动化世界的大门。我一直对如何让机器“思考”并做出最优决策感到好奇，而这本书则以一种非常接地气的方式，将神经网络的强大能力与控制工程的严谨性完美结合。 我特别赞赏书中对不同神经网络架构在控制领域应用的深入剖析。从最基础的单层感知机到复杂的深度神经网络，作者都清晰地解释了它们的优缺点以及适用的场景。书中对数据驱动的控制方法进行了详细介绍，让我明白如何通过海量数据来训练神经网络，从而构建出能够处理复杂非线性系统的智能控制器。我尤其喜欢书中关于模型预测控制（MPC）与神经网络结合的部分，它展示了如何利用神经网络来学习更精确的系统模型，进而实现更优的控制性能。这本书不仅拓宽了我的视野，更激发了我将这些知识应用于实际问题的热情。

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研究生的课程内容，书还行，对比如BP神经网络、PID神经网络的内容有个大致的了解，可以看做是学习神经网络的基础内容吧。

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研究生的课程内容，书还行，对比如BP神经网络、PID神经网络的内容有个大致的了解，可以看做是学习神经网络的基础内容吧。

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研究生的课程内容，书还行，对比如BP神经网络、PID神经网络的内容有个大致的了解，可以看做是学习神经网络的基础内容吧。

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研究生的课程内容，书还行，对比如BP神经网络、PID神经网络的内容有个大致的了解，可以看做是学习神经网络的基础内容吧。

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“神经网络控制”属于先进控制技术。它是20世纪80年代末发展起来的自动控制领域新兴的前沿学科之一。已成为“智能控制”的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题，开辟了一条新的途径。 神经网络控制是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，且是正在发展中的学科，它汇集了多学科的研究成果，包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术和方法。