数据库和专家系统应用 Database and expert systems applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 (2002年10月1日)

作者:Abdelkader Hameurlain

出品人:

页数:951

译者:

出版时间:2002-12

价格:1005.70元

装帧:平装

isbn号码:9783540441267

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 专家系统
• 人工智能
• 知识工程
• 数据挖掘
• 信息系统
• 应用开发
• 机器学习
• 知识表示
• 推理引擎

深度学习与神经网络的前沿探索：理论基础、模型架构与实际应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当前人工智能领域最具变革性的技术之一——深度学习及其核心驱动力——神经网络。本书不涉及数据库管理系统或传统专家系统的具体构建与应用，而是将焦点完全集中于构建、训练和部署复杂神经网络模型的前沿技术与实践。 --- 第一部分：神经网络的基石与数学原理（Foundation and Mathematical Principles of Neural Networks） 本部分内容将为读者打下坚实的理论基础，深入剖析支撑现代深度学习框架的数学和统计学原理。我们不会涉及关系型数据库的规范化理论或知识表示的逻辑推理，而是专注于信息如何在层级结构中流动、转换和学习。 第一章：感知机到深度网络：演化历程与结构解构 早期模型回顾： 简要回顾早期的感知机模型，强调其局限性（如无法解决XOR问题），为引入多层网络做铺垫。 现代神经元模型： 详细阐述激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体如Leaky ReLU, GELU）的数学特性、导数计算及其对梯度流的影响。 网络拓扑结构： 对前馈网络（FNN）、循环网络（RNN）的基本单元进行结构性分析，探讨层数、节点数对模型容量的影响。 第二章：优化算法与梯度下降的精细调控 本章深入探讨如何高效地训练庞大的网络模型，这是区别于传统编程逻辑的关键所在。 损失函数的设计与选择： 覆盖均方误差（MSE）、交叉熵损失（Binary/Categorical Cross-Entropy）在不同任务中的适用性分析。重点讨论如何构建针对特定业务问题的自定义损失函数。 梯度下降的家族演进： 详尽解析批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）的收敛特性。重点剖析动量法（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp、以及当前工业界主流的Adam (Adaptive Moment Estimation) 优化器的内部工作机制和参数调整策略。 正则化技术： 探讨L1/L2正则化、Dropout（及其在不同网络层中的应用策略）如何有效防止过拟合，维持模型的泛化能力。 --- 第二部分：核心网络架构的深入剖析（In-depth Analysis of Core Network Architectures） 本部分内容聚焦于当前在计算机视觉、自然语言处理等领域取得突破性进展的专用网络结构。 第三章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 卷积操作的本质： 详细解释卷积核（Filter）、步长（Stride）、填充（Padding）的数学定义及其在特征提取中的作用。 经典CNN架构解构： 深入分析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的创新点）、Inception（多尺度处理）等里程碑式模型的内部层级设计和参数效率。 目标检测与分割基础： 简要介绍基于CNN的区域提议网络（如Faster R-CNN的思路）以及U-Net等在图像分割任务中的应用结构。 第四章：循环神经网络（RNN）与序列建模的挑战 序列依赖性建模： 解释RNN如何通过隐藏状态来记忆先前的信息。 梯度消失/爆炸问题： 详细分析时间反向传播（BPTT）中遇到的梯度问题，并引出解决方案。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 深入探讨遗忘门、输入门、输出门（LSTM）以及更新门、重置门（GRU）的数学运算和它们如何实现对长期依赖信息的选择性记忆与遗忘。 第五章：注意力机制与Transformer模型（The Attention Mechanism and Transformer） 本章是现代序列处理的核心，完全侧重于突破RNN限制的方法论。 注意力机制的原理： 解释Query、Key、Value向量的计算过程，以及如何通过点积和Softmax实现上下文权重的动态分配。 自注意力（Self-Attention）： 深入剖析Transformer模型的核心组件——多头注意力机制（Multi-Head Attention），解释其并行计算的优势。 Transformer架构： 详细拆解编码器-解码器结构，分析位置编码（Positional Encoding）如何注入时序信息，并讨论其在机器翻译和文本生成中的主导地位。 --- 第三部分：深度学习的应用前沿与实践挑战（Frontiers and Practical Challenges in Deep Learning） 本部分侧重于模型的训练、部署以及面对真实世界复杂数据的策略，而非信息检索或知识库管理。 第六章：无监督学习与表征学习（Unsupervised Learning and Representation Learning） 自编码器（Autoencoders）： 介绍基础AE、去噪AE、变分自编码器（VAE）的结构与损失函数，重点讨论其作为有效特征提取器的潜力。 生成对抗网络（GANs）： 深入解析生成器与判别器的博弈过程，探讨WGAN、CycleGAN等变体在图像生成与迁移中的应用。 预训练模型的概念： 探讨在大规模未标注数据集上学习通用特征的重要性，为后续的迁移学习做准备。 第七章：迁移学习、微调与模型部署策略 迁移学习的机制： 解释如何利用在大型数据集上预训练的模型（如BERT、ImageNet预训练模型），通过冻结或微调部分层来适应小型目标任务。 超参数优化（HPO）： 介绍网格搜索、随机搜索以及更高效的贝叶斯优化在寻找最优模型配置中的应用。 模型评估与可解释性（XAI）： 讨论超越准确率的评估指标（如F1-Score, IoU），并引入LIME和SHAP等工具来剖析深度网络决策过程，增强用户对模型结果的信任度。 第八章：高效训练与大规模并行计算 分布式训练策略： 讲解数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的基本原理，以及如何利用All-Reduce等通信原语在多GPU或多节点环境中加速训练。 混合精度训练（Mixed Precision Training）： 探讨使用FP16（半精度浮点数）进行训练如何显著降低内存占用和提高计算速度，同时保持模型精度。 模型轻量化技术： 介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技术，以便将复杂的深度模型高效部署到资源受限的边缘设备上。 --- 本书的目标读者是希望深入理解现代人工智能核心驱动力、掌握复杂神经网络模型设计与优化技术的工程师、研究人员和高级数据科学家。全书内容严格围绕计算模型、优化理论和架构设计展开，不涉及传统的符号逻辑推理、知识图谱构建或企业级数据库集成方案。

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这本关于“数据库与专家系统应用”的书，我得说，它在深度和广度上都达到了一个令人印象深刻的平衡点。作者并没有仅仅停留在对传统数据库技术的罗列，而是真正深入挖掘了如何将这些技术与新兴的专家系统理念进行有机结合。特别是关于知识表示和推理机制的那几章，简直是教科书级别的讲解，清晰地梳理了从逻辑编程到不确定性推理的整个脉络。我特别欣赏书中关于“模糊逻辑在决策支持系统中的实践”这一案例分析，它不是空泛的理论堆砌，而是配有详实的流程图和算法伪代码，让我这个非科班出身的读者也能大致领会其中的精髓。书中对于如何构建一个高效、可维护的知识库系统也提供了非常实用的建议，比如数据一致性的维护策略，这在实际项目中是常常被忽略的关键环节。不过，美中不足的是，对于最新的图数据库技术与专家系统的融合趋势，探讨略显保守，似乎更侧重于经典的规则引擎和语义网络，这在当前大数据图谱盛行的背景下，稍稍显得有些时间滞后，期待未来版本能加入更多前沿的视角，比如如何利用图神经网络来增强专家系统的推理能力。总的来说，对于希望系统性掌握数据库基础并进阶到复杂决策支持系统构建的工程师和研究人员来说，这本书无疑是一份扎实的参考资料。

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如果要用一个词来形容这本书的特点，那就是“结构化深度”。它对知识表示的讨论极为详尽，涵盖了产生式规则、框架系统以及语义网络等多种范式，并且清晰地指出了每种范式在处理特定类型问题时的优劣势。作者在介绍这些知识表示方法时，总是会立即挂钩到数据库如何为之提供支撑。比如，如何用关系表结构来高效地存储和检索复杂的层次化规则集，或者如何利用对象标识符来映射到实体关系模型的主键上。这种紧密的绑定，使得读者在学习专家系统的同时，也在深化对数据库设计原理的理解。书中的案例虽然有些是基于上世纪八九十年代的经典场景，但其核心的逻辑推理和数据交互模式，在现代的推荐系统或诊断流程中依然具有极高的参考价值。它教你的是“如何思考问题”，而不是“如何使用某个特定软件”。唯一让我感觉有点不适的是，印刷质量和排版略显粗糙，一些复杂的公式在小字体下阅读起来需要额外的耐心，但这或许是它年代感和专业性的一种侧面体现吧。总而言之，这是一本需要投入时间去细品的经典之作，而不是一本快速入门手册。

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读完这本《数据库与专家系统应用》，我最大的感受是：它提供了一个观察信息系统演进的独特窗口。它不仅仅是两门技术栈的简单并置，更是一种关于“智能信息处理”的哲学探讨。作者仿佛在对读者说：数据库是骨架，而专家系统则是赋予这个骨架思考能力的灵魂。书中对知识建模的讨论非常深刻，它不仅仅是教你如何设计E-R图，而是引导你去思考如何将人类专家的隐性知识转化为机器可理解的显式规则。我特别喜欢关于“解释性”（Explainability）的那一部分，在当前AI伦理日益重要的今天，专家系统天生的可追溯性优势被展现得淋漓尽致，书中展示了如何回溯一个决策背后的完整推理链条，这对于金融风控、医疗诊断等高风险领域至关重要。当然，这本书的篇幅和内容密度决定了它不是一本能让你在周末速读完的读物，它需要时间沉淀。对我个人而言，最大的收获在于它刷新了我对“数据”和“知识”之间界限的认识——数据是原材料，而专家系统的工作就是将这些数据炼化成具有指导意义的知识。对于任何想要构建超越CRUD范畴的复杂业务系统的从业者，这本书的视野是不可或缺的。

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这本书的叙事风格非常注重逻辑的连贯性与技术的互操作性。它没有将数据库和专家系统视为两个孤立的学科，而是着力描绘它们在企业级应用中的耦合点。例如，书中花了大量篇幅讨论如何设计一个中间件层，用以高效地桥接SQL查询结果和LISP/Prolog等环境下的推理引擎。这种“如何让它们一起工作”的实操视角，在很多同类书籍中是缺失的。读者会发现，作者在处理性能优化时，也考虑到了跨系统的延迟问题，比如如何通过预先物化某些推理结果到数据库中来加速后续的查询。这种系统级的思维，而不是单纯的技术堆砌，是这本书的价值所在。其中关于“面向对象数据库与专家系统的集成”的探讨，虽然技术栈略显陈旧（毕竟现在更多是NoSQL的天下），但其背后的设计思想，即如何利用更复杂的对象结构来更好地模拟领域实体，仍然具有启发意义。我给出的建议是，如果读者已经对数据库有非常扎实的基础，那么这本书能帮你完成从“数据存储”到“知识应用”的质的飞跃，它帮你搭起了那座通往智能决策系统的桥梁。

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翻开这本书，首先感受到的是一种老派的严谨与厚重感，它不像市面上那些花里胡哨的技术书籍那样追求最新的“时髦”概念，而是脚踏实地，从理论的根基讲起。对于数据库的规范化理论、事务处理的ACID特性，讲解得一丝不苟，力求让读者知其然，更知其所以然。但真正让我眼前一亮的，是它如何巧妙地将这些坚实的基础与“专家系统”这个略带复古色彩的主题结合起来。例如，书中详细论述了如何利用关系型数据库作为专家系统的“事实基础”（Fact Base）存储层，以及如何设计相应的查询接口以支持复杂的推理引擎。这种底层架构的剖析，远比那些只教你敲代码的教程来得更有价值。作者对知识工程的描述也相当到位，尤其是在描述“领域专家知识获取”这一痛苦而关键的步骤时，没有避讳其复杂性和主观性，反而给出了多种方法论的对比分析。唯一让我感到略微吃力的是，在涉及某些更偏向于符号逻辑的证明过程时，文字的描述显得有些过于密集，如果能配上更多的图形化推导步骤，对于理解那些复杂的证明过程会更加友好。这本书更像是陪伴你走过一段漫长学习旅程的导师，它不会喂给你速食知识，而是要求你亲自去咀嚼、去理解。

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