人工脑信息处理模型及其应用/智能科学技术著作丛书 杨国为 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨国为 著

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• 智能科学
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• 认知科学
• 计算神经科学
• 模式识别
• 杨国为

店铺： 典则俊雅图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030297143

商品编码：29799805796

包装：平装

出版时间：2011-01-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	人工脑信息处理模型及其应用/智能科学技术著作丛书
作者	杨为
定价	65.00元
ISBN号	9787030297143
出版社	科学出版社
出版日期	2011-01-01
版次	1

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	重量：0.663
版次：1	字数：	页码：

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目录

内容提要

《人工脑信息处理模型及其应用》是关于智能信息处理模型及其应用的专著，着重介绍作者杨为提出的基于对事物(信息)认知、理解的人工脑信息处理模型。主要内容包括：人工脑信息处理神经网络模型，人工脑的基于同源同类事物连通本性的模式识别模型，人工脑感知联想记忆模型，人工脑具有期望容错域的联想记忆模型，人工脑拟人处理矛盾的物元动态系统模型，人工鱼的广义模型，以及有关模型设计的理论方法、实现技术、应用系统。 《人工脑信息处理模型及其应用》可供从事智能科学与技术、计算机科学与技术、信息科学与技术、控制科学与工程、系统科学等领域研究的学者和工程技术人员参考，也可作为高等院校相关专业博士及硕士研究生的参考书。

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作者介绍

杨为，北京科技大学工学博士，江西师范大学理学硕士，中科学院半导体研究所神经网络实验室博士后，江西樟树人。现为中人工智能学会理事.中人工智能学会可拓工程专业委员会副秘书长，中人工智能学会智能控制与智能管理专业委员会委员，青岛大学教授。已独立完成2本著作，以发明人身份申请3个发明，公开发表60余篇学术论文，其中20余篇以作者身份发表的论文被SCI、EI、ISTP检索。目前正主持自然科学基金、山东省自然科学基金等基金的课题。

序言

《智能视界：计算机视觉的原理、算法与前沿应用》 内容简介 《智能视界：计算机视觉的原理、算法与前沿应用》一书，旨在深入浅出地阐述计算机视觉这一人工智能核心领域。本书系统地梳理了计算机视觉从基础理论到尖端技术的演进脉络，为读者构建一个全面而深刻的知识体系。本书不仅涵盖了传统计算机视觉方法，更着重介绍了近年来在深度学习浪潮下涌现出的革命性进展，并聚焦于这些技术在现实世界中的广泛应用。 第一部分：计算机视觉基石 本书的开篇，将带领读者回顾计算机视觉的起源与发展历程。我们将从人眼和大脑的视觉处理机制出发，引申出计算机模拟人类视觉的初衷与挑战。随后，深入探讨图像的数字化过程，包括图像的获取、表示（如像素、颜色空间、灰度值等）以及基础的图像处理操作，如滤波、边缘检测、形态学处理等。这些是理解后续更复杂算法的基础。 图像获取与表示： 介绍数码相机、传感器等成像设备的工作原理，以及图像在计算机中的不同表示方式，如RGB、HSV、YUV等颜色空间。 图像增强与复原： 探讨如何通过调整图像对比度、亮度，以及去除噪声、模糊等操作来提升图像质量，使其更适合进一步分析。 特征提取： 详细介绍如何从图像中提取有意义的特征，这是计算机“理解”图像的关键。内容将涵盖经典的特征点检测器（如Harris、SIFT、SURF），以及它们在图像匹配、物体识别中的作用。 第二部分：核心算法与模型 本部分将是本书的重头戏，详细解析驱动计算机视觉发展的核心算法和模型。我们将从传统的图像分析方法逐步过渡到现代的深度学习框架。 图像分割： 介绍将图像划分为具有语义意义的区域的技术。我们将从传统的基于阈值、区域生长、边缘检测的方法讲起，过渡到图割、图论在分割中的应用，并重点深入讲解深度学习在语义分割（如U-Net、DeepLab系列）、实例分割（如Mask R-CNN）上的突破。 目标检测： 探讨如何在图像中定位并识别出特定的物体。本书将详细讲解经典的目标检测算法，如R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO系列、SSD等。同时，也会深入分析这些算法在处理多尺度、遮挡、复杂背景下的优劣。 图像分类： 介绍如何为整个图像分配一个或多个类别标签。除了传统的基于特征（如HOG+SVM）的方法，我们将重点讲解卷积神经网络（CNN）的发展，包括AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典网络结构，以及它们如何通过层层卷积和池化来学习图像的层次化特征。 物体识别与重识别： 在目标检测的基础上，更深入地探讨如何对检测到的物体进行精细的识别，甚至在不同场景下“认出”同一个物体。 立体视觉与深度估计： 介绍如何通过多张图像或深度传感器来感知场景的深度信息，这对于三维重建、机器人导航至关重要。内容将涵盖双目视觉的视差计算、多视图几何，以及基于深度学习的单目深度估计方法。 光流法与运动分析： 讲解如何跟踪图像序列中像素的运动，从而分析物体的运动轨迹，这在视频分析、动作识别等领域有广泛应用。 生成模型： 介绍如何让计算机“创造”新的图像。我们将深入探讨生成对抗网络（GANs）及其变种（如StyleGAN），以及变分自编码器（VAEs）在图像生成、图像风格迁移、超分辨率等方面的强大能力。 第三部分：深度学习在计算机视觉中的革命 鉴于深度学习对计算机视觉的颠覆性影响，本书将专门辟出章节深入剖析其原理与应用。 卷积神经网络（CNN）的数学原理： 详细解析卷积、池化、激活函数等核心操作的数学基础，以及反向传播算法如何训练这些网络。 主流深度学习框架： 介绍TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架的使用方法，帮助读者快速上手实践。 注意力机制与Transformer： 探讨近年兴起的注意力机制，特别是Transformer模型如何被引入视觉领域，并引发了ViT等模型的出现，极大地提升了模型在长距离依赖建模上的性能。 模型压缩与优化： 针对深度学习模型计算量大、部署困难的问题，介绍模型量化、剪枝、知识蒸馏等优化技术。 第四部分：前沿应用与未来展望 理论与模型讲解完毕后，本书将聚焦于计算机视觉在现实世界中的广泛应用，并展望未来的发展趋势。 自动驾驶： 详细介绍计算机视觉在自动驾驶中的核心作用，包括车道线检测、交通标志识别、障碍物检测与跟踪、行人检测、环境感知等。 智能安防： 探讨人脸识别、行为分析、异常检测、视频监控等在公共安全和商业领域的应用。 医疗影像分析： 介绍计算机视觉如何辅助医生进行疾病诊断，如肿瘤检测、病灶识别、医学图像配准等。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 阐述计算机视觉在场景理解、物体追踪、姿态估计等方面如何支撑AR/VR体验。 机器人视觉： 讲解计算机视觉如何赋予机器人感知、导航、抓取等能力。 图像与视频检索： 介绍如何通过图像内容进行搜索，以及视频内容分析的应用。 工业视觉检测： 探讨在制造业中，计算机视觉如何实现产品质量的自动化检测。 智能人机交互： 介绍手势识别、表情识别等，如何实现更自然的人机交互。 本书特色： 理论与实践结合： 本书不仅提供严谨的理论推导，更通过丰富的实例和代码示例（虽然书中不直接包含代码，但会引导读者理解代码实现逻辑），帮助读者将理论知识转化为实际技能。 循序渐进的讲解： 从基础概念到前沿技术，由浅入深，适合不同层次的读者。 前沿性与全面性： 紧跟计算机视觉领域的最新研究进展，同时系统地覆盖了该领域的各个重要方向。 深入的原理剖析： 避免“黑箱”式的介绍，力求揭示算法背后的数学原理和工程实现细节。 丰富的应用场景： 通过大量实际应用案例，展示计算机视觉技术的强大生命力和广阔前景。 《智能视界：计算机视觉的原理、算法与前沿应用》是一部面向对人工智能、计算机视觉感兴趣的开发者、研究人员、工程师及学生的必备参考书。它将帮助读者建立扎实的理论基础，掌握核心算法，了解前沿技术，并能够将其应用于解决实际问题，共同探索智能视界的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

《人工脑信息处理模型及其应用》给我带来的最大启发，是关于“学习”本身。通过学习书中关于人工神经网络的学习过程，我反而对人类自身的学习机制有了更深的理解。书中对反向传播算法的讲解，以及各种优化器（如SGD、Adam）的工作原理，让我看到了机器通过迭代试错来不断逼近最优解的过程。这与我们在学习新知识、掌握新技能时的经历何其相似！我们也会不断地尝试，犯错，然后根据反馈进行调整，最终达成目标。这种类比让我觉得，人工智能的研究，在某种程度上也是对人类智能的一种“反向工程”和“模拟”。杨国为老师在书中，对于不同模型在处理不同类型数据时的特点和适用性分析，也让我认识到，并没有一种“万能”的模型能够解决所有问题。选择合适的模型，并对其进行恰当的参数调整和训练，是实现人工智能应用的关键。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，《人工脑信息处理模型及其应用》是一本兼具理论深度、实践广度和前瞻性的著作。它不仅为我提供了关于人工脑信息处理模型的系统知识，更重要的是，它激发了我对人工智能领域更深层次的思考和探索。杨国为老师以其深厚的学术功底和卓越的写作能力，将一个复杂而迷人的领域，以一种清晰、易懂、且极具启发性的方式呈现给读者。对于任何对人工智能感兴趣，或者希望深入了解其背后原理的读者来说，这本书都是一本不可多得的佳作，它将为你开启一段激动人心的智能科学之旅。

评分☆☆☆☆☆

对于想要系统学习人工智能的读者来说，《人工脑信息处理模型及其应用》无疑是一部不可或缺的宝藏。书中详实的理论推导、清晰的算法描述，以及丰富多样的应用案例，共同构建了一个全面而深入的知识体系。我自己在阅读过程中，经常会停下来，回顾之前的内容，或者翻阅附录中的数学公式，以求更透彻地理解。杨国为老师在行文中，始终保持着一种严谨的学术态度，对每一个概念的定义，对每一个模型的构建，都力求准确无误。他引用的参考文献也相当广泛，可见其研究的深度和广度。这本书让我明白，人工智能并非是某种神奇的“魔法”，而是建立在一系列严谨的数学模型和计算原理之上的科学技术。这种对科学严谨性的强调，对于任何一个希望真正掌握人工智能精髓的读者来说，都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

《人工脑信息处理模型及其应用》最让我印象深刻的，莫过于其对“应用”二字的深度挖掘。书中并非停留在理论模型的阐述，而是将大量的篇幅用于介绍这些模型在现实世界中的各种落地应用。杨国为老师以一种近乎百科全书式的广度，覆盖了从计算机视觉、自然语言处理、语音识别，到推荐系统、自动驾驶、医疗诊断，乃至机器人控制、金融风控等几乎所有人工智能热门领域。在介绍每一个应用场景时，他都能精准地指出，是哪一类或哪几类人工脑模型在其中发挥了核心作用，以及这些模型是如何被调整和优化以适应特定任务需求的。例如，在谈到自动驾驶时，作者详细阐述了如何利用深度学习模型进行环境感知、路径规划和决策控制，以及如何通过大量真实路况数据来训练和验证这些模型。他又以医疗诊断为例，介绍了基于深度学习的医学影像分析，如何辅助医生进行疾病的早期筛查和诊断，从而提高诊断的准确性和效率。这种将理论与实践紧密结合的写法，让我在阅读时，不仅学到了抽象的知识，更能感受到这些知识如何在实际中创造价值，极大地激发了我对人工智能领域进一步探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

《人工脑信息处理模型及其应用》并非一本可以“一口气读完”的书，它更像是一本值得反复研读的工具书和参考书。在我的书架上，它已经被我标记上了许多重要的段落，并且时常翻阅。当我遇到新的技术问题，或者需要回顾某个模型细节时，我总能从中找到我需要的答案。书中对于各种模型性能评估指标的介绍，例如准确率、召回率、F1分数、AUC等，也为我提供了一个客观衡量模型优劣的标准。这使得我在评估和比较不同人工智能技术时，能够更加得心应手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计也十分人性化。在每一章的结尾，杨国为老师通常会给出一些思考题或者延伸阅读的建议，这对于想要进一步深挖某个技术细节的读者来说，是非常有价值的指引。我常常会根据这些提示，去查找更多的资料，从而拓展自己的知识边界。书中在介绍深度学习模型时，对于其发展历程的梳理，也让我对这个日新月异的领域有了更清晰的脉络感。从最早的感知机，到多层感知机，再到如今各种复杂的深度神经网络，每一步的演进都凝聚着无数科研人员的心血和智慧。阅读这本书，就像在“回顾”人工智能发展的历史长河，感受着科技进步的脉搏。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开《人工脑信息处理模型及其应用》，我其实是抱着一种既好奇又有些许忐忑的心情。对于“人工脑”这个概念，我一直以来都觉得既神秘又充满科幻色彩，总觉得它离我们现实世界有那么一点遥远。然而，杨国为老师的这部著作，却以一种异常扎实和严谨的笔触，试图将这份神秘感层层剥离，展现出其背后蕴含的深刻科学原理和广阔应用前景。从第一章开始，我就被作者那种循序渐进的讲解方式深深吸引。他并没有直接抛出复杂的模型，而是从信息处理的基本概念入手，逐步引入生物大脑的信息处理机制，然后自然而然地过渡到人工脑模型的构建。这种“由表及里，由简入繁”的叙事逻辑，极大地降低了理解门槛，让我这个非专业背景的读者也能在相对轻松的氛围中，一点点搭建起对这个领域的认知框架。书中对于神经元模型、突触可塑性、信息编码与解码等关键概念的阐述，都显得格外透彻。我尤其喜欢作者在讲解这些抽象概念时，常常会穿插一些形象的比喻和生动的例子，比如将神经网络比作一个复杂的社交网络，信息传播如同人际间的交流；或者将突触的强化与削弱类比为学习过程中的“熟能生巧”与“遗忘”。这些巧妙的比喻，不仅让原本枯燥的理论变得鲜活起来，更重要的是，它们帮助我从更直观的层面理解了这些模型的核心思想，从而为后续深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

随着阅读的深入，我逐渐被《人工脑信息处理模型及其应用》中对于各种人工脑模型的详尽介绍所折服。杨国为老师在这方面显然下了极大的功夫，他系统地梳理了从早期的感知机模型，到联结主义的神经网络，再到近年来大放异彩的深度学习模型，以及一些更为前沿的、试图模仿大脑更深层次功能的人工脑架构。每一个模型，他都不仅仅是简单罗列其名称和结构，而是深入剖析了其设计理念、数学原理、优缺点以及适用的场景。例如，在介绍卷积神经网络（CNN）时，作者详细讲解了其在图像识别领域的巨大成功，并深入剖析了卷积层、池化层、全连接层等核心组成部分的工作机制。他特别强调了CNN在处理具有空间层次结构的数据（如图像）时的优势，并通过生动的图示，帮助读者理解感受野、权值共享等关键概念是如何有效降低模型复杂度并提升泛化能力的。同样，对于循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU），作者也进行了细致入微的讲解，特别是它们在处理序列数据（如自然语言、时间序列）方面的独特之处，以及解决梯度消失/爆炸问题的巧妙设计。读到这里，我仿佛看到了人工智能在理解语言、预测趋势等方面取得突破性进展的背后逻辑，着实令人惊叹。

评分☆☆☆☆☆

读完《人工脑信息处理模型及其应用》，我最大的感受就是，这本书为我打开了一扇通往人工智能未来世界的大门，并且为我提供了进入这扇门所必需的“钥匙”。杨国为老师在书中展现出的那种对人工智能领域深刻的洞察力，以及对复杂技术原理的清晰阐述能力，都让我由衷地敬佩。这本书并非仅仅是一本技术手册，它更像是一位经验丰富的向导，带领读者穿越人工智能的迷宫，去领略其不同分支的魅力，去理解其核心的驱动力。我尤其欣赏作者在讨论模型局限性和未来发展方向时的审慎态度。他并没有夸大人工智能的能力，而是坦诚地指出了当前模型在鲁棒性、可解释性、泛化能力以及能耗等方面仍然存在的挑战，并对未来可能的研究方向，例如类脑计算、强化学习的进一步发展、多模态融合等，进行了富有远见的展望。这种客观公正的立场，让我对人工智能的发展保持了理性的期待，而不是盲目的乐观或悲观。

评分☆☆☆☆☆

让我印象深刻的是，作者在讲解一些前沿的人工脑模型时，并没有回避其技术难点和潜在风险。例如，在讨论生成对抗网络（GAN）时，他详细阐述了生成器和判别器之间的博弈过程，以及训练过程中可能遇到的模式崩溃、梯度消失等问题。同时，他也提到了GAN在生成逼真图像、文本等方面的巨大潜力，以及其在艺术创作、游戏开发等领域的广泛应用前景。这种既揭示技术挑战，又展现应用价值的分析方法，让我对人工智能的发展有了更全面、更辩证的认识。