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出版者:机械工业出版社

作者:厉文健 编

出品人:

页数:412

译者:

出版时间:2003-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787111118930

丛书系列:

图书标签:

• 电动机
• 故障诊断
• 维修
• 电气工程
• 电机控制
• 图解
• 实操
• 检修
• 电力系统
• 工业设备

好的，这是一份关于一本假设的、内容与“看图学电动机常见故障检修”完全无关的图书的详细简介。 书名： 《深度学习的理论基石与前沿应用：从数学原理到模型优化》 作者： 张伟，李明 出版社： 知识前沿出版社 出版时间： 2023年10月 页数： 约680页 定价： 148.00元 --- 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是遥不可及的科幻概念，而是深刻影响我们生活、科研与产业变革的核心驱动力。其中，深度学习作为机器学习领域最引人注目的分支，其强大的数据拟合能力和特征学习潜力，正不断突破传统算法的边界。然而，要真正驾驭这一复杂而精密的工具，绝非仅仅停留在调用成熟框架的层面，更需要对支撑其运行的数学原理、结构设计以及优化策略有深刻而透彻的理解。 《深度学习的理论基石与前沿应用：从数学原理到模型优化》正是这样一部旨在为读者系统构建深度学习知识体系的权威著作。本书深度聚焦于理论的严谨性与实践的先进性相结合，力求将晦涩的数学概念转化为直观的工程理解，并引领读者深入探索当前领域最活跃的研究方向。 本书核心内容结构与特色： 第一部分：理论基础的坚实奠基（第1章至第4章） 本部分旨在夯实读者对深度学习得以成立的数学和统计学基础。我们并未止步于简单的公式罗列，而是深入剖析了支撑神经网络运行的微积分、线性代数和概率论在梯度计算、特征表示和不确定性处理中的核心作用。 梯度下降的几何与数值分析： 详细讲解了随机梯度下降（SGD）的收敛性证明，以及动量（Momentum）、自适应学习率方法（如Adagrad, RMSProp, Adam）如何从数学上加速优化过程，并分析了不同优化器在处理高维、稀疏数据时的优缺点。 信息论与损失函数的构建： 深入探讨了交叉熵、均方误差、Hinge Loss等关键损失函数背后的信息论基础。重点解析了如何设计损失函数来反映特定的业务约束，例如在不平衡数据集上应用焦点损失（Focal Loss）的理论依据。 特征空间与流形学习： 从高维数据分布的角度，阐释了神经网络如何学习数据的内在低维流形结构，为后续的降维和表征学习打下理论基础。 第二部分：核心网络结构的深入剖析（第5章至第9章） 这一部分详细拆解了当前主流深度学习架构的内部机制，不仅展示了它们“能做什么”，更阐明了它们“是如何做到的”。 全连接网络与正则化技术： 详尽介绍了Dropout、批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）的数学推导和对模型稳定性的影响。特别分析了BN在训练与推理阶段行为差异的根源。 卷积神经网络（CNN）的几何不变性： 详细解析了卷积操作中的权值共享和局部连接如何赋予模型平移不变性。引入了更先进的结构，如残差连接（ResNet）如何解决梯度消失问题，以及注意力机制在卷积层中的融合应用。 循环神经网络（RNN）的序列建模挑战： 细致比较了标准RNN、LSTM和GRU的设计，重点阐述了门控机制（Gate Mechanism）如何有效控制信息流，解决长期依赖问题。 Transformer架构的革命： 本章是本书的重点之一。我们全面解析了自注意力（Self-Attention）机制的计算效率与并行化优势，详述了多头注意力、位置编码（Positional Encoding）的必要性与不同实现方式。 第三部分：模型优化、泛化与前沿探索（第10章至第13章） 理论与结构搭建完成后，本书转向如何高效地训练模型、保证其在未知数据上的表现，并展望未来的研究方向。 模型训练与超参数调优策略： 提供了系统性的方法论来管理学习率调度、早停策略以及权重初始化（如Xavier、He初始化）的依据。讨论了模型容量与泛化误差之间的权衡。 可解释性AI（XAI）的量化方法： 探讨了LIME、SHAP值等主流可解释性技术背后的数学原理，帮助读者量化模型决策过程，提高模型的透明度和可信度。 生成模型的高级理论： 深入研究了变分自编码器（VAE）的推断与重参数化技巧，以及生成对抗网络（GAN）的纳什均衡分析。着重讲解了WGAN如何通过Wasserstein距离改进训练稳定性。 联邦学习与隐私保护： 介绍了在分布式环境下训练深度模型的挑战，包括通信效率和模型聚合算法，并探讨了差分隐私（Differential Privacy）在保障数据安全方面的应用。 目标读者： 本书适合具有扎实微积分和线性代数基础的计算机科学、数学、统计学专业的高年级本科生、研究生，以及希望从实践者转向理论研究员或资深算法工程师的行业专业人士。阅读本书，读者将不仅能熟练运用深度学习工具，更能理解工具背后的“为什么”，从而在面对复杂、未知问题时，具备独立设计和创新解决方案的能力。 本书内容聚焦于抽象理论、数学建模和先进算法结构，与电工电子设备（如电动机）的机械构造、运行原理、故障诊断及维修技术等领域完全不相关。它关注的是数据、算法与计算的交叉前沿。

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说实话，我之前收藏了不少号称“维修大全”的书籍，但大多都是泛泛而谈，或者只专注于最新的变频控制系统，对于我们这种仍在大量使用传统星三角启动、绕线电机或直流电机的工厂来说，根本起不到实际作用。这本书的价值恰恰在于它对经典和常见机型的深入挖掘。它没有被潮流裹挟，而是沉下心来，对那些最容易出问题、最折磨人的“老大难”故障做了详尽的解析。我最喜欢它处理“噪声与振动”那一章节的方式，它不仅列出了轴承磨损、联轴器不对中这些常规原因，还专门配了一个表格，详细说明了不同频率的异响可能指向的机械部件损坏类型，比如“尖锐的嗡嗡声”通常是定子铁芯松动，而“低沉的敲击声”则可能是转子不平衡。这种细致入微的区分，让诊断不再是盲人摸象，而是有了清晰的指引方向。它让我意识到，很多我们以为是电气问题的小故障，根源其实藏在机械的细节里，这种跨学科的视角构建非常棒。

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这本书给我带来的最大改变，在于它重塑了我对“故障排除”的思维定式。过去我总习惯于从电源端开始自上而下地检查，耗费大量精力在已经排除了的环节上。这本书提供了一种基于“概率”和“症状特征”的反向推理模型。它不是简单地罗列故障，而是深入剖析了故障发生的物理机制，并结合了实际运行环境的考量。比如，它会提醒读者注意季节性因素对绝缘电阻的影响，或者不同负载特性下电机发热的正常范围。最让我印象深刻的是，书中关于定子绕组接地故障的讲解，不仅展示了如何用兆欧表测试，还特别强调了在潮湿环境下，接地故障可能隐藏在漆包线表层轻微受损的位置，并建议使用高压探针进行局部扫描。这种前瞻性的、考虑到环境变化的专业建议，体现了编撰者丰富的现场经验，使得这本书不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的老师傅在耳边细细道来，让我对电动机的“脾气秉性”有了更深层次的理解和尊重。

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这本书简直是电工师傅们的“救命稻草”！我刚开始接触电气维修的时候，面对那些复杂的电路图和故障代码就头疼得厉害，感觉像是要啃一本天书。但自从翻开《看图学电动机常见故障检修》后，一切都变得清晰起来了。它最棒的地方在于，它不是那种干巴巴的理论说教，而是实打实的“手把手教学”。我记得有一次我们车间的一台老式电机突然不转了，我拿着万用表在机房里转了半天都没头绪。后来翻到书里关于“启动绕组故障”的那一页，图文并茂地展示了如何根据声音和温升判断绕组短路或开路，那张图画得非常细致，连绕组的匝间绝缘情况都用不同的颜色标了出来。我跟着书上的步骤，很快就定位了问题所在，原来是轴承卡死带动的绕组过热烧毁。这种即时的、实用的指导，让原本令人生畏的维修工作变得触手可及，我简直不敢相信自己竟然能独立完成这个复杂的操作，成就感爆棚！这绝对是一本值得放在工具箱旁边的宝典，实用性五颗星。

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我对技术手册一向是敬而远之的，总觉得那些专业术语和晦涩的原理图让人望而却步，尤其是涉及到老旧设备维护时，很多资料早就停产绝版了。然而，这本书的编排思路简直是为我们这些“实战派”量身定做的。它最大的亮点在于，它没有纠结于深奥的电磁学公式，而是直接切入“病灶”——故障现象。比如，当电机出现“间歇性停机”时，你不需要去翻阅几十页的电机设计原理，直接在目录里找到对应症状，它会立刻引导你检查从电源输入到负载驱动的每一个关键节点，并配上了大量现场照片级别的插图，让你一眼就能看出“哪里不对劲”。我尤其欣赏它对“误判”情况的警示，比如某一个看起来像是绕组烧毁的现象，实际上可能只是简单的接线松动造成的虚接，这种经验之谈，是教科书里永远学不到的。这本书真正做到了将复杂的工程问题，拆解成一个个可以被执行的、清晰的步骤，极大地提高了故障诊断的效率，让我想起了以前那些凭着经验吃饭的老技师的智慧结晶。

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阅读体验方面，这本书的排版和设计也值得称赞。很多技术书籍都是黑白打印，图示模糊不清，结果关键的接线点和焊接口都看不清楚。而《看图学电动机常见故障检修》在这方面下了血本。彩色插图的使用非常精准，它不是为了美观而使用颜色，而是为了功能性地突出重点。例如，在讲解绕组引出线识别时，它会用鲜明的对比色来区分正反旋绕的线圈颜色，这对于新手来说简直是天壤之别。而且，它的结构逻辑非常清晰，从“现象描述”到“初步判断”，再到“深入检测与维修”，每一步都有明确的检查清单（Checklist）。这使得在现场应急处理时，我可以快速翻到对应的部分，对照清单逐项排查，而不是在迷茫中浪费时间。这种注重流程化和可视化的编辑理念，大大降低了学习和实践的门槛，让即便是刚刚走出校门的学生，也能带着这本书信心满满地去面对实际的生产线问题。

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