Regularized Radial Basis Function Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Van Yee, Paul/ Haykin, Simon S./ Yee, Paul V.

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2001-4

价格:1111.00 元

装帧:

isbn号码:9780471353492

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• 神经网络
• 径向基函数网络
• 正则化
• 函数逼近
• 模式识别
• 数据挖掘
• 人工智能
• 优化算法
• 理论分析

好的，以下是一本关于非线性系统建模、控制与优化，深入探讨广义回归理论、模糊逻辑与智能控制交叉领域的图书简介。 图书名称：《自适应非线性系统的结构化建模与优化控制》 （A Structured Approach to Adaptive Nonlinear System Modeling and Optimal Control） 出版说明： 本书旨在为高级工程、应用数学与计算机科学领域的学者、研究人员及资深工程师提供一套全面、严谨且高度实用的理论框架与实践指南。本书内容聚焦于如何利用先进的数学工具和计算智能方法，对复杂、不确定和高度非线性的动态系统进行精确的结构化建模、有效的在线辨识以及最优化的实时控制。 核心内容概述 本书的架构设计是递进式的，从基础的系统辨识理论出发，逐步深入到高维复杂系统的鲁棒控制与在线优化。全书共分为五大部分，二十个章节，内容详实，推导严谨。 第一部分：非线性系统的基础理论与现代辨识框架 本部分首先回顾了经典状态空间模型与现代系统辨识理论（如子空间辨识、二类辨识）的局限性，并引入了描述函数与结构化模型的概念。重点阐述了输入-输出数据到结构化模型的映射理论，特别是针对那些具有明显迟滞、振荡或奇异行为的物理系统的建模挑战。 系统辨识中的结构选择难题： 探讨了如何根据先验知识和数据特性，合理选择基础函数集合（如多项式、傅里叶级数、Chebyshev多项式等）来构建描述模型的基底空间。 高维数据的特征提取与降维： 引入了基于信息几何的流形学习技术在系统状态空间重构中的应用，特别是如何利用内在维度估计来简化复杂模型的维度。 不确定性量化： 详细介绍了贝叶斯推断在参数估计中的应用，关注模型误差的概率分布建模，而非简单的点估计。 第二部分：广义回归模型的构建与误差分析 本部分是全书的理论核心，深入探讨了超越传统最小二乘法的广义回归范式。本书强调，有效的模型必须具备良好的泛化能力和可解释性。 函数逼近理论的拓扑基础： 详述了不同函数族在特定拓扑空间上的稠密性问题，并提出了结构化逼近误差界限的分析方法。 正则化方法的深度剖析： 详细分析了L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化在模型稀疏性和参数稳定性方面的作用机制。更进一步，本书引入了张量化正则化（Tensor Regularization），用于处理多输入多输出（MIMO）系统中的交叉耦合项的抑制。 模型可解释性与稀疏性约束： 研究了如何通过约束优化算法，确保模型中保留的基函数具有明确的物理意义，避免“黑箱”模型的产生。 第三部分：模糊逻辑与基于规则的系统建模 本部分将焦点转向符号处理与近似推理，探讨如何将专家的经验知识融入到数据驱动的建模过程中，实现混合建模。 IF-THEN 规则系统的结构化获取： 提出了从高斯混合模型（GMM）或核密度估计（KDE）中自动提取清晰、非重叠模糊规则集的方法。 T-范数与S-范数的选择对推理过程的影响： 进行了系统的实验对比，分析了不同模糊逻辑运算（如乘积、概率和、极小/极大运算符）在处理非线性系统中的适用场景。 自适应模糊推理系统（ANFIS）的鲁棒性提升： 提出了引入先进优化技术（如遗传算法与模拟退火）来优化隶属度函数的形状和位置，以增强系统对外部扰动的抵抗能力。 第四部分：优化控制理论的先进应用 在建立精确的非线性模型之后，本部分专注于如何利用这些模型设计出高效、实时的控制律，以最小化性能指标（如能量消耗、轨迹误差或时间成本）。 模型预测控制（MPC）的非线性扩展： 重点介绍了迭代线性化（Iterative Linearization）和二次规划（QP）/ 半定规划（SDP）方法在实时滚动优化中的具体实现。本书提供了针对约束条件的松弛与激活策略的详细讨论。 最优反馈的数值求解： 深入研究了Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程的近似求解技术，特别是利用基于点的动态规划（Point-Based DP）和基于梯度的强化学习方法来逼近最优值函数。 适应性与鲁棒性的平衡： 讨论了如何在控制增益的在线调整与系统稳定性的严格保证之间找到平衡点，特别是针对参数变化和外部干扰的鲁棒设计。 第五部分：工程实践与案例研究 本书的最后一部分通过几个复杂的工业案例，展示了前述理论工具的集成与应用。这些案例涵盖了不同的物理领域，确保了理论的普适性。 高精度机械臂的轨迹跟踪与伺服控制： 应用结构化模型来补偿关节的摩擦和弹性，并利用MPC确保了高速运动下的精度。 化工过程的温度与浓度耦合控制： 采用混合建模方法，用数据驱动模型处理反应动力学的非线性，用模糊逻辑处理操作员经验。 能源系统中的储能优化调度： 运用随机优化技术，结合模型的预测能力，对电网中的大规模电池储能系统进行经济性与可靠性的双重优化。 本书的特色与贡献 本书的独特之处在于其跨学科的集成视角。它不仅仅是关于某一种特定算法的详尽描述，而是构建了一个从数据采集到最优决策的完整闭环理论体系。它为读者提供了以下关键能力： 1. 构建具有明确物理意义的非线性模型，避免过度拟合。 2. 掌握高级正则化技术，有效处理高维系统的参数选择与模型简化。 3. 设计集成专家知识与数据驱动的混合控制策略。 4. 理解并应用先进的数值优化方法来求解复杂的实时控制问题。 本书的数学推导严密，同时配有丰富的图示和算法流程，是从事复杂系统建模与控制研究的专业人士不可或缺的参考资料。读者在阅读本书后，将能够独立应对现代工程中出现的各种非线性和不确定性挑战。

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我一直对各种神经网络模型都颇有兴趣，特别是那些有着坚实数学基础，并且能够提供一定解释性的模型。在一次学术会议的宣传册上，我注意到了《Regularized Radial Basis Function Networks》这本书。RBFN以其独特的径向基函数作为隐藏层节点，能够有效地逼近任意复杂的非线性函数，这一点我非常欣赏。然而，就像很多强大的模型一样，RBFN也面临着过拟合的挑战，尤其是在数据量有限的情况下。这本书的书名直接点出了“正则化”这个关键概念，这让我对其充满了期待。我非常希望书中能够深入探讨如何通过不同的正则化策略来约束RBFN的学习过程，例如，如何调整正则化参数来平衡模型的拟合度和复杂度，以及这些正则化方法对RBFN的解的唯一性、稳定性和泛化能力有什么理论上的影响。此外，我对于书中是否会介绍如何选择合适的RBF核函数（如高斯核、多二次函数核等）以及如何通过正则化来优化这些核函数的参数，也充满了好奇。如果书中能提供一些关于如何评估正则化效果的指标，以及如何在实际应用中进行模型选择和调优的指导，那将非常有价值。

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话说我最近在学习一些高级机器学习算法，尤其是那些能够处理复杂、高维数据的模型。我的研究方向涉及一些生物信息学的问题，数据噪声大、特征维度高是家常便饭，找到一个既能捕捉数据中的非线性关系，又能有效防止过拟合的模型至关重要。偶然间，我看到一本叫做《Regularized Radial Basis Function Networks》的书，立刻就被吸引住了。RBFN作为一种局部逼近网络，在处理非线性问题时表现出色，但我的经验告诉我，如果不加以控制，它很容易“吃得太饱”，也就是过拟合。这本书的“Regularized”字眼，对我来说简直是救星。我迫切想知道，它会介绍哪些具体的技术来实现正则化？是直接在损失函数中加入惩罚项，还是在模型结构设计上有所优化？比如，如何选择合适的RBF核函数，以及如何通过正则化来确定核函数的中心点和宽度，这可是RBFN性能的关键。我希望书中能提供严谨的理论分析，解释这些正则化方法是如何从数学上降低模型的复杂度，从而提升泛化能力的。而且，我更关注的是，这些方法在实际应用中是否真的有效，能否在我的生物信息学数据上取得突破。

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这本《Regularized Radial Basis Function Networks》我是在一次偶然的机会下接触到的。当时我正在寻找一些关于神经网络理论更深入的资料，希望能够理解那些“黑箱”模型背后的数学原理，尤其是如何处理模型过拟合的问题。在浏览了一些学术论坛和推荐书单后，这本书的名字频繁出现，引起了我的好奇。从书名来看，它似乎直击了我当时最关心的问题——如何通过正则化来增强径向基函数网络（RBFN）的泛化能力。RBFN本身在处理非线性问题上有着独特的优势，但我也遇到过在训练集上表现良好，在测试集上却判若两人（过拟合）的情况，所以“Regularized”这个词对我来说就像是指明灯一样。我期待这本书能详细阐述各种正则化技术，比如L1、L2正则化，甚至是更复杂的贝叶斯正则化等，如何巧妙地应用于RBFN的权重、中心点或宽度参数上。同时，我也希望书中能够提供清晰的数学推导，解释这些正则化方法为什么能够有效抑制过拟合，以及它们对RBFN性能的影响。当然，如果书中还能包含一些实际的应用案例，比如在模式识别、时间序列预测或控制系统等领域的范例，那就更完美了，这能帮助我更好地将理论知识转化为实践。

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作为一名对机器学习模型的可解释性和鲁棒性都有较高要求的学生，我一直都在寻找能够提供深刻理论洞察的书籍。当我在书店的计算机科学区域看到《Regularized Radial Basis Function Networks》这本书时，我立刻就被它所吸引。RBFN以其独特的网络结构，在函数逼近和模式分类等领域有着广泛的应用，这一点我非常清楚。然而，在实际应用中，模型的泛化能力往往是制约其性能的关键，而过拟合是泛化能力的一大杀手。这本书的书名恰恰点明了解决这个问题的核心——“正则化”。我非常渴望了解书中是如何深入剖析各种正则化技术，例如L1、L2正则化，甚至是更进阶的贝叶斯正则化等，是如何被巧妙地融入到RBFN的设计和训练过程中的。我希望能看到严谨的数学推导，解释这些正则化方法如何从根本上降低模型的自由度，从而有效地防止过拟合。同时，我也对书中是否会探讨不同正则化方法对RBFN在稳定性、收敛性以及解的唯一性等方面的影响，抱有浓厚的兴趣。如果书中还能包含一些关于如何理论化地选择最优正则化参数的指导，那对我来说将是极大的帮助。

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最近我一直在尝试搭建一些可以用于复杂模式识别任务的模型，尤其是那些需要处理非线性、高维数据的场景。在文献调研的过程中，一本叫做《Regularized Radial Basis Function Networks》的书引起了我的注意。RBFN在处理非线性问题时，以其局部性和全局性相结合的特点，一直是我关注的对象。但问题在于，在实际应用中，我们常常面临训练样本有限，但模型复杂度却很高的情况，这就极易导致过拟合。这本书的书名中的“Regularized”字样，正好是我当时最迫切需要解决的痛点。我非常想了解书中是如何系统地介绍各种正则化方法，并将其应用于RBFN的。比如，是否会详细讲解如何通过惩罚项来约束网络权重、中心点或者核函数参数？更重要的是，我希望能看到关于这些正则化技术背后的数学原理的深入阐述，比如它们如何影响模型的解空间，如何降低模型的VC维，以及如何通过理论分析来指导正则化参数的选择。此外，如果书中能提供一些具体的算法实现细节，甚至是一些在实际数据集上的性能对比和案例分析，那将极大地提升它的实用价值。

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