现代控制理论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:冶金工业出版社

作者:井元伟

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2006-1

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787502440183

丛书系列:

图书标签:

• 控制理论
• 现代控制
• 自动控制
• 系统分析
• 数学模型
• 控制系统
• 线性系统
• 状态空间
• 最优控制
• 鲁棒控制

《深度学习理论与实践》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的深度学习理论框架，并辅以丰富的实践案例，助力读者掌握这项前沿人工智能技术。 核心理论精讲： 本书首先从数学基础入手，详细阐述了深度学习所依赖的关键数学工具，包括线性代数、微积分、概率论和统计学。读者将理解向量空间、矩阵运算、导数与梯度、概率分布、统计推断等概念如何在深度学习模型中发挥作用。 随后，本书深入剖析了神经网络的基本构成单元——神经元，以及它们如何通过激活函数引入非线性，从而构建出复杂的模型。我们会详细介绍前馈神经网络（FNN）的结构、参数传递和计算流程。 接着，本书将重点讲解支撑深度学习发展的几大核心网络架构： 卷积神经网络（CNN）： 详细介绍卷积层、池化层、全连接层等关键组件，并深入探讨其在图像识别、目标检测等领域的强大能力。本书会解析感受野、权重共享、步长、填充等概念，并展示不同CNN架构（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception）的设计思想和演进脉络。 循环神经网络（RNN）： 深入讲解RNN处理序列数据的机制，包括隐藏状态的传递、时间步的展开。我们将详细介绍长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进型RNN，解析它们如何解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，并展示其在自然语言处理（NLP）、时间序列分析中的广泛应用。 Transformer模型： 本书将详细阐述Transformer的自注意力（Self-Attention）机制，解析其如何打破RNN的顺序依赖，实现并行计算和捕捉长距离依赖。我们会深入研究多头注意力、位置编码、残差连接、层归一化等关键组成部分，并分析其在机器翻译、文本生成、问答系统等NLP任务中的革命性突破。 在理论部分，本书还将覆盖以下重要议题： 损失函数与优化器： 详细介绍交叉熵、均方误差等常用损失函数，以及梯度下降、Adam、RMSprop等优化算法的原理和适用场景。 正则化技术： 探讨L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization等技术如何防止模型过拟合，提升泛化能力。 模型评估与选择： 介绍准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等评估指标，并讲解交叉验证、网格搜索等模型选择方法。 迁移学习与微调： 阐述如何利用预训练模型进行迁移学习，并通过微调适应特定任务，从而在数据有限的情况下快速构建高性能模型。 实践案例精析： 理论知识的学习离不开实践的检验。本书精选了多个跨领域的深度学习应用案例，并提供详细的实现步骤和代码示例（通常基于Python和TensorFlow/PyTorch等主流深度学习框架）： 图像分类： 利用CNN识别图像中的物体，从猫狗分类到更复杂的ImageNet数据集。 目标检测： 使用Faster R-CNN、YOLO等模型在图像中定位并识别出多个目标。 自然语言处理： 文本分类： 通过RNN/Transformer对文本进行情感分析、主题分类。 机器翻译： 构建Seq2Seq模型或Transformer模型实现中英文等语言的互译。 文本生成： 使用LSTM/GPT等模型生成流畅自然的文本。 问答系统： 构建能够理解问题并从文本中提取答案的模型。 序列建模： 时间序列预测： 利用LSTM/GRU预测股票价格、天气变化等。 语音识别： 介绍基于深度学习的端到端语音识别系统。 本书的特色： 循序渐进的讲解： 从基础概念到高级模型，层层递进，确保读者能够扎实掌握。 理论与实践的深度结合： 不仅提供深厚的理论知识，更强调动手实践，通过代码示例帮助读者理解模型的工作原理。 前沿技术的全面覆盖： 紧跟深度学习发展的最新趋势，包含Transformer等革命性模型。 易于理解的语言： 避免晦涩难懂的术语，力求以清晰明了的语言阐述复杂概念。 丰富的案例研究： 通过多样化的应用场景，展示深度学习的强大能力和应用潜力。 无论您是计算机科学、人工智能、数据科学领域的学生、研究人员，还是希望掌握深度学习技术的工程师，本书都将是您探索这一迷人领域的理想指南。通过本书的学习，您将能够理解深度学习的底层逻辑，熟练运用相关工具和技术，并自信地将深度学习应用于解决实际问题。

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作为一个曾经在相关领域工作过一段时间的从业者，我对控制理论的实际应用有着更直接的体会。我手里也看过几本不同版本的控制理论书籍，但总觉得在理论的深度和广度上，或者在与最新技术发展的结合度上，还有提升的空间。我之所以关注《现代控制理论》这本书，是因为听说它在内容的更新上做得比较好，能够涵盖一些近年来在控制领域比较热门的研究方向，比如模型预测控制、模糊控制或者神经网络控制等。我特别关注那些能够帮助我解决复杂、非线性系统问题的理论和方法。我对书中关于鲁棒控制和最优控制的内容尤为感兴趣，因为在实际工程中，系统往往会受到各种干扰和不确定性的影响，如何设计出稳定且性能最优的控制器是一个重要的挑战。我还希望这本书能够提供一些算法实现上的思路，或者至少能让我对算法的原理有更深入的理解，这样我才能更好地将其应用到实际项目中。

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我是一名刚刚接触控制理论的学生，对于这门学科充满了好奇和一些迷茫。我选择这本书，很大程度上是因为它被广泛认为是该领域的“圣经”之一，很多人都说这本书是入门的绝佳选择，能够帮助初学者构建起一个清晰的知识体系。我目前最关心的是如何理解那些抽象的数学模型以及它们在物理世界中的实际意义。我希望这本书能够用一种循序渐进的方式，从最基本的概念讲起，逐步深入到更复杂的理论。我特别希望能找到关于系统建模、稳定性分析和控制器设计的一些清晰易懂的解释。我知道控制理论涉及大量的数学推导，我担心自己会在这方面遇到困难。所以，如果这本书的讲解清晰，例题丰富，并且能够提供一些有效的学习方法，那对我来说将是巨大的帮助。我还希望能了解一些不同类型的控制器，比如PID控制器，以及它们是如何工作的，以及它们在实际应用中的优缺点。

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说实话，我买这本书的时候，主要是被它在工业界和科研界的名气所吸引。很多知名的工程师和科学家都推荐过它，说它是理解现代控制系统必不可少的一本书。我个人在实际工作中经常会遇到一些需要优化和控制的问题，比如提升设备的响应速度、保证系统的稳定性等等。虽然我之前也接触过一些零散的控制知识，但总觉得缺乏一个系统性的框架。这本书的标题“现代控制理论”恰好点出了我的需求，我希望它能提供一套完整的理论体系，让我能够更深入地理解这些问题的本质，并找到更有效的解决方案。我比较看重书籍的实用性和普适性，希望它不仅仅停留在理论层面，而是能提供一些可以指导实际工程应用的思路和方法。我特别期待书中关于系统辨识和自适应控制的内容，这些技术在动态变化的环境下解决问题非常有价值。同时，我也希望书中能有一些案例分析，能够将抽象的理论与具体的工程场景联系起来，这样更容易理解和掌握。

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这本书的装帧设计倒是挺吸引我的，封面上那种深邃的蓝色和简洁的字体，给人一种严谨而又充满智慧的感觉。我之前对控制理论这个领域了解不多，只知道它在工程和自动化领域非常重要。拿到这本《现代控制理论》后，我首先就被它丰富的章节目录吸引了，从基础概念到一些高级的应用，似乎涵盖了整个学科的脉络。虽然我还没来得及深入研读，但光是看目录，就能感受到编著者在内容组织上的用心。我特别留意了其中一些看起来比较有挑战性的章节，比如关于最优控制和鲁棒控制的部分，这些名字本身就让我觉得充满了探索的乐趣。我个人对理论的严谨性和数学的优雅性很感兴趣，这本书的目录中提及的数学工具和模型，比如状态空间表示、拉普拉斯变换等，都让我觉得它是一本值得细细品味的学术著作。当然，我也知道理论的学习需要大量的练习和思考，所以准备好充足的时间来消化这些内容。希望这本书能够帮助我建立起扎实的控制理论基础，为我未来的学习和研究打下坚实的地基。

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这本书的外观看起来非常专业，厚实的手感和精美的排版，都给人一种“干货满满”的预感。我本身并不是科班出身，但因为工作的需要，需要对一些自动化和智能化系统有更深入的了解。我尝试过阅读一些网上零散的资料，但总是感觉碎片化，缺乏系统性。我希望通过这本书，能够建立起一个完整的理论认知框架，理解控制理论是如何支撑起这些复杂的系统的。我特别希望书中能够解释清楚一些关键的概念，比如反馈、稳定性、可控性、可观测性等等，并且能够用直观的方式来阐述。我对书中关于系统建模和状态估计的内容很感兴趣，因为我觉得理解系统的内部状态是进行有效控制的前提。如果书中还能包含一些仿真工具的使用指导，或者提供一些相关的代码示例，那对我来说就更理想了，这样我就可以在实践中检验和巩固学到的知识，而不是仅仅停留在理论层面。

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