神经网络及其在汽车工程中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京理工大学出版社

作者:王文成

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:1998-07

价格:17.0

装帧:平装

isbn号码:9787810454308

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络及其在汽车工程中的应用
• 神经网络
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《深度学习驱动的智能驾驶系统设计与优化》 内容简介： 本书是一部深度探讨深度学习技术在现代汽车工程领域，特别是智能驾驶系统开发与优化中的实际应用与理论基础的专业著作。本书旨在为汽车工程师、人工智能研究者以及对自动驾驶技术充满热情的专业人士提供一套全面、前沿且具有实践指导意义的知识体系。 核心内容概述： 本书从基础理论入手，循序渐进地解析了支撑智能驾驶系统的核心技术，并深入剖析了深度学习如何在这些关键领域发挥革命性作用。 第一部分：智能驾驶系统基础架构与挑战 智能驾驶系统的分级与组成： 详细介绍了 SAE（国际汽车工程师协会）定义的自动驾驶等级，并系统梳理了感知、决策、控制等核心子系统及其相互间的协作关系。 关键技术瓶颈与发展趋势： 分析了当前智能驾驶系统在环境感知精度、决策鲁棒性、执行效率、数据安全以及法规标准等方面的挑战，并展望了未来的发展方向，如 V2X 通信集成、高精度地图的应用、多传感器融合的进一步深化等。 第二部分：深度学习在感知层面的核心应用 图像识别与目标检测： 详细介绍了卷积神经网络（CNN）及其变体（如 ResNet, YOLO, Faster R-CNN 等）在识别车辆、行人、交通标志、车道线等关键目标上的应用。我们将深入探讨网络结构设计、损失函数选择、数据增强策略以及模型推理优化等关键技术，以提升感知系统的准确性和实时性。 语义分割与实例分割： 阐述了如何利用深度学习模型（如 U-Net, Mask R-CNN 等）对道路环境进行像素级理解，区分不同类别（如道路、天空、建筑）并识别具体物体实例，为路径规划和决策提供精细化输入。 多传感器融合： 重点讲解了如何通过深度学习方法融合来自摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（Radar）等多种传感器的数据，以克服单一传感器的局限性，提高感知的可靠性和全面性。我们将介绍点云处理、特征级融合、早期融合、晚期融合等多种策略，并讨论注意力机制在融合中的作用。 传感器数据增强与合成： 探讨了利用生成对抗网络（GANs）等技术生成逼真、多样化的训练数据，以解决真实世界数据获取的困难和标注成本高昂的问题，同时提高模型的泛化能力。 第三部分：深度学习在决策与规划层面的创新 行为预测与意图识别： 运用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer 等模型，分析历史轨迹和上下文信息，预测其他交通参与者的未来行为和意图，为安全决策提供依据。 路径规划与决策制定： 介绍了强化学习（RL）在自动驾驶中的应用，如基于深度强化学习的端到端驾驶策略学习，以及在复杂场景下的路径规划和行为决策（如变道、超车、避障）的优化。我们将分析 Q-learning, Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradients 等算法在汽车场景下的适用性与挑战。 可解释性与安全性： 关注深度学习模型在决策过程中的可解释性问题，以及如何设计更安全、可信赖的决策系统，包括对模型进行鲁棒性测试、公平性评估以及引入验证和监测机制。 第四部分：深度学习在控制与执行层面的优化 车辆动力学建模与控制： 探讨如何利用深度学习技术构建高精度的车辆动力学模型，并基于此模型设计自适应的车辆控制算法，如转向、加速和制动控制，以实现更平稳、精准的驾驶体验。 端到端驾驶模型： 介绍如何训练能够直接将原始传感器输入映射到车辆控制指令的深度学习模型，实现真正的端到端自动驾驶，并讨论其在性能和泛化能力上的优势与不足。 第五部分：实际应用、挑战与未来展望 实际项目案例分析： 结合真实的自动驾驶研发项目，分析深度学习技术在实际应用中遇到的问题，以及解决方案的有效性。 数据驱动的优化与迭代： 强调数据在深度学习模型优化过程中的核心作用，包括数据收集、清洗、标注、模型训练、评估与部署的整个生命周期管理。 伦理、法规与社会影响： 探讨自动驾驶技术发展所面临的伦理困境、法律法规的挑战，以及其对社会交通运输模式的深远影响。 前沿研究方向： 展望了元学习、图神经网络（GNN）、神经符号结合、联邦学习在自动驾驶领域的潜在应用，以及如何构建更具自主学习能力和适应性的智能驾驶系统。 本书力求做到理论扎实、内容全面、案例丰富、语言严谨，旨在帮助读者构建对深度学习在汽车工程领域，特别是智能驾驶系统中的深度理解，并为相关领域的研发与创新提供有力支持。

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读完这本书，我最大的感受就是它对于理论与实践的平衡把握得非常出色，虽然我还没有完全掌握书中的所有细节，但它确实为我打开了一扇通往汽车工程中智能化解决方案的大门。作者并没有局限于理论的堆砌，而是用大量篇幅去探讨神经网络在实际汽车应用场景中的潜力。虽然具体的技术细节我还需要反复研读，但一些核心的应用方向已经在我脑海中逐渐清晰。例如，书中描绘的自动驾驶系统，如何通过深度学习来识别障碍物、行人，如何进行路径规划，如何优化驾驶决策，这些内容都让我觉得非常震撼。它让我意识到，我们未来看到的那些智能汽车，背后都凝聚着如此复杂且精妙的算法。此外，书中还提及了车辆故障诊断，通过分析大量的传感器数据，神经网络能够提前预测潜在的故障，这对于提高车辆的安全性和可靠性意义重大。还有关于智能网联汽车的信息安全，作者也进行了初步的探讨，这在当今互联互通的时代尤为重要。这本书让我看到了人工智能技术如何一点点渗透到我们生活的方方面面，尤其是在对安全性和效率要求极高的汽车行业，神经网络的到来无疑是革命性的。

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这本书的写作风格非常严谨，同时又不失学术深度，它更像是为汽车工程领域的专业人士量身打造的一份深度报告。作者在书中详细阐述了神经网络模型在不同汽车子系统中的具体应用，例如，在车辆动力学控制方面，如何利用神经网络来优化发动机的燃油经济性，提升变速器的换挡平顺性，甚至是如何实现更精准的制动和悬挂控制。书中对不同神经网络架构的比较和分析也相当到位，比如在处理时序数据时，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，以及在图像识别任务中，卷积神经网络（CNN）如何发挥其强大的特征提取能力。我特别欣赏作者在书中引用了大量的学术论文和研究成果，这使得书中的内容具有很高的可信度和参考价值，也为读者提供了进一步深入研究的线索。虽然对于非专业读者来说，某些章节的数学推导可能会稍显吃力，但我相信对于汽车工程的研究人员和工程师来说，这本书无疑是一份宝贵的知识财富，它能够帮助他们紧跟技术前沿，解决实际工程问题。

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这本书的叙事方式如同一个经验丰富的工程师在分享他的项目经验，充满了实践的智慧和对细节的关注。它并没有停留在纯理论层面，而是将神经网络的概念巧妙地“植入”到汽车的各个关键环节中，让读者能够真切地感受到这项技术带来的改变。比如，在人机交互方面，书中就探讨了如何利用自然语言处理（NLP）技术，让车载语音助手更加智能，更好地理解驾驶员的意图，从而提升驾驶体验。另外，对于车辆的设计和制造环节，神经网络的应用也得到了细致的描绘，例如，通过生成式对抗网络（GAN）来辅助汽车造型设计，或者利用神经网络进行制造过程中的质量检测和优化。作者在描述这些应用时，非常注重实际的落地性和可行性，并且会提及相关的技术挑战和潜在的解决方案，这对于希望将神经网络技术应用于实际汽车工程中的读者来说，具有极强的指导意义。它让我看到了一个更贴近现实、更具操作性的神经网络世界。

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这本书最吸引我的地方在于其前瞻性和系统性，它不仅仅是罗列了一些神经网络的应用案例，而是勾勒出了一个由神经网络驱动的未来汽车的整体图景。作者在书中对整个汽车产业链的智能化升级进行了深入的思考，从研发设计到生产制造，再到车辆的运行维护，神经网络都扮演着不可或缺的角色。我印象深刻的是，书中还探讨了神经网络在智能交通系统中的作用，比如如何利用神经网络来优化交通流量，减少拥堵，以及如何提升道路安全。这让我意识到，神经网络的应用早已超越了单一的车辆本身，而是与整个交通生态系统紧密相连。此外，书中对神经网络的伦理和社会影响也有所涉及，这体现了作者的远见卓识，一个真正具有前瞻性的技术著作，应该关注的不仅仅是技术本身，更应该关注它对社会的影响。虽然我还没有能力完全理解书中所有的技术细节，但这本书无疑让我对汽车工程的未来充满了期待，也让我更加坚定了学习相关技术的决心。

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这本书真是让我眼前一亮，虽然我本身并不是汽车工程领域的专家，但作者的叙述方式却能让我这个门外汉也看得津津有味。从宏观上讲，它并没有直接陷入晦涩难懂的数学公式，而是先铺垫了神经网络的基本原理，比如它的起源、核心概念如感知机、激活函数，以及不同类型的网络结构，比如前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。作者非常巧妙地将这些理论知识与直观的类比结合起来，让我更容易理解这些抽象的概念是如何运作的。举个例子，在解释感知机时，作者用到了“决策树”的比喻，让我一下子就抓住了核心思想。随后，他更是深入浅出地讲解了神经网络的训练过程，包括反向传播算法和梯度下降，并且解释了为什么这些方法如此重要，它们又是如何让神经网络“学习”的。我尤其喜欢作者在讲解训练过程时，穿插了一些实际案例的简化描述，虽然没有具体到汽车工程的细节，但已经让我对神经网络的学习能力有了初步的认知。这本书的优点在于，它为我构建了一个扎实的理论基础，为我未来进一步深入了解神经网络在具体领域的应用打下了坚实的基础，而无需担心被复杂的数学符号吓退。它就像一本入门指南，既有广度，又有深度，让我对这个强大的技术有了全新的认识。

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