脉冲耦合神经网络原理及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社有限责任公司

作者:马义德

出品人:

页数:182

译者:

出版时间:2006-4

价格:38.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030166579

丛书系列:

图书标签:

• 脉冲神经网络
• 神经形态计算
• 脉冲耦合神经网络
• 深度学习
• 生物启发计算
• 神经网络
• 机器学习
• 模式识别
• 信号处理
• 人工智能

《脉冲耦合神经网络原理及其应用》 本书深入探讨了脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks, PCNN）的核心理论、关键技术及其在各个领域的广泛应用。PCNN作为一种受生物视觉系统启发的神经网络模型，其独特的脉冲耦合机制赋予了它强大的并行处理能力和对图像特征的敏感性，使其在图像处理、模式识别、信号分析等领域展现出巨大的潜力。 核心理论与机制解析： 本书从PCNN的基本构成单元——神经元模型出发，详细阐述了其接收输入、脉冲生成、耦合连接以及动态演化等一系列内在机制。我们不仅会剖析单个神经元的激发规则，更会深入分析神经元之间的连接方式如何形成复杂的脉冲耦合网络，以及这种耦合如何影响网络的整体行为。 神经元模型： 介绍PCNN神经元的输入、内部状态、阈值、脉冲生成等关键参数。详细讲解不同文献中提出的经典神经元模型，如Hopfield型、Izhikevich型等，并分析它们在模拟生物神经元特性上的异同。 脉冲耦合机制： 深入剖析PCNN的核心——脉冲耦合。阐述连接权重矩阵的作用，以及不同连接模式（如局部连接、全局连接）对网络信息传递和同步振荡的影响。着重讲解同步振荡在PCNN信息处理中的关键作用，以及如何利用其实现特征提取。 网络动力学： 分析PCNN网络的时空动力学特性，包括吸引子、混沌行为等。探讨不同参数设置对网络动力学的影响，以及如何通过调控参数来获得期望的网络行为。 关键技术与算法创新： 本书不仅关注PCNN的理论基础，更致力于介绍和发展一系列关键技术，以提升PCNN的性能和适用性。 参数优化： 针对PCNN参数众多、优化困难的问题，介绍多种参数优化方法，包括遗传算法、粒子群优化、模拟退火等，以及如何根据具体应用场景选择合适的优化策略。 模型改进与扩展： 介绍对经典PCNN模型进行的各种改进和扩展，例如引入自适应阈值机制、多尺度处理能力、以及与其他神经网络模型的融合等，以应对更复杂的任务和挑战。 脉冲编码与解码： 探讨PCNN特有的脉冲编码方式，以及如何将外部信息有效地编码为脉冲序列输入PCNN，并如何从PCNN的输出脉冲中解码出有用的信息。 应用领域深度探索： 本书将PCNN的理论和技术与实际应用紧密结合，详细介绍其在多个关键领域的成功案例。 图像处理与分析： 图像分割： 详细介绍PCNN在图像分割中的应用原理，如何利用其同步脉冲激发现象将同一区域的像素点聚集起来，从而实现精确的图像分割。针对不同类型的图像（如医学影像、遥感影像）提出相应的分割策略。 边缘检测： 阐述PCNN如何通过其局部连接和敏感的脉冲激发机制，有效地检测出图像中的边缘信息，并提出多种优化边缘检测效果的算法。 特征提取： 讲解PCNN如何作为一种强大的特征提取器，捕捉图像中的纹理、形状等关键信息，并将其用于后续的模式识别任务。 图像融合： 探讨PCNN在多源图像融合中的应用，如何利用其强大的信息整合能力，将不同图像中的互补信息进行有效的融合，提高图像的整体质量和信息量。 图像去噪： 分析PCNN在去除图像噪声方面的优势，特别是如何通过其脉冲耦合机制抑制随机噪声，保留图像的有效信息。 模式识别与分类： 人脸识别： 介绍PCNN在人脸识别领域的应用，如何提取人脸的关键特征，并将其用于人脸的匹配和识别。 物体检测： 探讨PCNN在复杂场景下的物体检测能力，如何捕捉物体的空间结构和纹理信息，实现准确的物体定位和识别。 文本与语音识别： 尽管PCNN主要应用于图像，本书也简要介绍其在时序信号处理上的潜力，例如在特定模式的文本或语音识别中的辅助作用。 信号处理与分析： 时间序列分析： 讨论PCNN在分析时间序列数据中的应用，例如在金融数据、生物信号等领域，如何捕捉数据中的周期性、突变点等特征。 故障诊断： 介绍PCNN在工业设备故障诊断中的应用，如何通过分析监测信号的脉冲模式来识别潜在的故障。 其他新兴应用： 生物信息学： 探讨PCNN在DNA序列分析、蛋白质结构预测等方面的应用潜力。 机器人与控制： 介绍PCNN在机器人视觉感知、运动控制等方面的应用。 本书特色： 理论严谨： 涵盖PCNN最核心的理论概念，并提供深入的数学推导和解释。 技术全面： 介绍一系列实用的PCNN算法和技术，为读者提供解决实际问题的工具。 应用广泛： 展示PCNN在多个重要领域的成功应用案例，激发读者的研究和应用灵感。 实践导向： 结合代码示例和实验结果，帮助读者更好地理解和掌握PCNN的应用。 前沿展望： 对PCNN的未来发展趋势进行展望，为读者指明研究方向。 《脉冲耦合神经网络原理及其应用》是希望深入了解并掌握PCNN这一强大工具的科研人员、工程师、学生以及相关领域从业者的必备参考书。通过阅读本书，读者将能够深刻理解PCNN的内在机制，掌握其关键技术，并能够将其成功应用于各类实际问题之中，推动相关领域的技术进步。

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这是一本真正能让人坐下来，沉下心来啃读的硬核著作。它的深度不是那种为了炫技而堆砌的晦涩符号，而是源于对底层机制的彻底掌握。我发现，作者在解释那些复杂的非线性动态系统时，所采用的数学工具异常精妙，将看似混乱的随机过程，纳入到一套可以被精确描述和预测的框架之下。特别是在关于网络同步与相变那一章节，作者的论证逻辑严密得像瑞士钟表一样，每一步的进推都无可指摘。对于希望深入到算法底层实现和数学基础的读者来说，这本书无疑是极佳的选择。它要求读者具备一定的数学功底，但同时，作者也体贴地在关键的数学推导后，提供了直观的物理或生物学类比，避免了读者完全迷失在符号的海洋中。整体来看，这本书的结构严谨得近乎苛刻，每一个章节似乎都在为后续更复杂的模型构建添砖加瓦，构建了一个逻辑严密的知识金字塔。

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这本书的排版和装帧设计也体现了极高的专业水准。字体选择典雅大气，图表绘制清晰锐利，即便是复杂的拓扑结构图和时序数据曲线，也能一目了然。更值得称道的是，作者在书中穿插了大量的案例研究，这些案例并非虚构的理想情况，而是基于真实世界数据的模拟与分析，这极大地增强了理论的可信度和实践指导意义。尤其让我印象深刻的是，作者在分析不同应用场景时，总是会对比几种主流技术的优劣，并且明确指出当前方法相较于其他方法的独特优势点，这种坦诚的对比让人倍感信赖。阅读完后，我感觉自己不仅仅是学会了一套新的技术理论，更是有幸参与了一场关于未来计算范式的深度对话。这本书无疑是该领域内，一座值得反复研读、常读常新的里程碑式的著作。

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阅读这本书的过程，给我带来了一种久违的“发现感”。它不像市面上很多流行读物那样急于求成地给出“万能钥匙”，而是耐心地引导你去构建自己的分析工具箱。作者对模型的“可解释性”抱有一种近乎偏执的坚持，他花费了大量篇幅去解构那些常常被视为“黑箱”的部分，力求让读者理解“为什么”这个模型会表现出特定的行为，而非仅仅知道“它能”做到这一点。这种对透明度和内在机制的探索，极大地提升了这本书的学术价值。我发现自己开始用一种全新的视角去审视过去处理的一些看似棘手的工程难题，很多曾经感到困惑的地方，在读完相关章节后豁然开朗。这本书的价值在于，它不仅传授了知识，更重要的是，它培养了一种审慎而深入的、面向未来的问题解决思维模式。

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这本书的叙事方式非常具有个人色彩，与其说它是一本教科书，不如说更像是一位经验丰富的大师在向你娓娓道来他数十年的探索历程。章节之间的过渡非常自然，好像在讲述一个连续的侦探故事，每揭开一层迷雾，都能看到更深层次的结构正在缓缓展开。我尤其赞叹作者在讨论某些关键算法优化时所展现出的那种批判性思维。他不仅仅是罗列了现有的解决方案，而是深入剖析了每种方案背后的哲学假设和计算代价，这一点在很多同类著作中是罕见的。翻阅过程中，我多次停下来，不是因为内容太难理解，而是因为某些观点触动了我对“智能”本质的再思考。书中对一些历史上的重要转折点的回顾，显得尤为真诚和客观，没有过度美化或贬低任何一种流派的贡献，而是着重于从机制层面去剖析其有效性和适用边界。这种兼具历史厚度和前沿洞察力的叙事风格，使得阅读过程成为一种享受而非负担，每一次翻页都充满了对未知知识的好奇与期待。

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这本书的封面设计充满了未来感，那种深邃的蓝色调和跳跃的光斑，让人立刻联想到复杂的计算和信息流。一拿到手里，我就被它那种厚重而实在的质感吸引住了。作者在序言中提到的构建这个理论体系的初衷，那种对现有模型局限性的深刻洞察，以及试图开创一个更具生物仿生学意义的计算范式的决心，着实令人振奋。我特别欣赏它在基础概念阐述上的那种雕琢般的细致，没有丝毫的含糊其辞。比如，在介绍信息如何被编码和在网络中传播时，作者用了大量的类比，把抽象的数学模型拉到了非常直观的层面。这对于初次接触这类前沿交叉学科的读者来说，无疑是巨大的福音。整本书的行文节奏张弛有度，既有严谨的理论推导，又不乏对实际工程问题的关照，感觉作者在力求搭建一座坚实的桥梁，连接理论的象牙塔与应用的广阔天地。那种对细节的极致追求，从每一个公式的推导，到每一个图表的标注，都体现得淋漓尽致，让人不禁感叹这是一部呕心沥血之作。

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想不到还能与生物学进行跨界交流。 代码不全，写得就是论文风格，笼统介绍介绍。 pcnn的玩法就是耦合系数，动态阈值和熵值控制迭代次数。

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