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出版者:Springer Verlag

作者:Shortliffe, Edward H. (EDT)/ Cimino, James J. (EDT)

出品人:

页数:1064

译者:

出版时间:2006-5

价格:$ 111.87

装帧:HRD

isbn号码:9780387289861

丛书系列:

图书标签:

医疗
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具体描述

This book focuses on the role of computers in the provision of medical services. It provides both a conceptual framework and a practical approach for the implementation and management of IT used to improve the delivery of health care. Inspired by a Stanford University training program, it fills the need for a high quality text in computers and medicine. It meets the growing demand by practitioners, researchers, and students for a comprehensive introduction to key topics in the field. Completely revised and expanded, this work includes several new chapters filled with brand new material.

好的，这是一份关于一本名为《生物医学信息学》（Biomedical Informatics）的图书的详细简介，但内容将完全不涉及生物医学信息学领域，而是专注于另一个截然不同的主题——深度学习在复杂系统建模与控制中的应用。 --- 图书名称：《复杂系统动力学：基于深度强化学习的自适应控制与预测》内容提要本书深入探讨了在高度非线性和时变环境下，利用前沿的深度学习技术，特别是深度强化学习（DRL）范式，对复杂物理、工程及社会经济系统进行精准建模、实时预测及鲁棒控制的理论基础、算法设计与工程实践。我们避开了传统基于白箱模型的解析方法，转而聚焦于黑箱系统的高效表征学习与最优策略推导。本书旨在为研究人员、高级工程师以及对前沿控制理论感兴趣的学者提供一个全面而深入的指南，指导他们如何利用强大的函数逼近能力和决策优化框架来解决传统控制理论难以有效处理的“维度灾难”与“模型不确定性”问题。 --- 第一部分：复杂系统基础与深度学习范式转换第一章：复杂系统的本质与挑战本章首先界定了复杂系统的核心特征，包括涌现性、非线性、多尺度交互以及内在的鲁棒性与脆弱性。详细分析了在面对高度耦合的机械臂系统、电网的微电网稳定性、大规模交通流量管理乃至气候模型等场景时，传统PID、LQR或模型预测控制（MPC）所面临的局限性，尤其是在模型参数未知或环境动态频繁变化时的失效点。强调了从精确建模到有效学习的范式转变的必要性。第二章：深度学习基础回顾与系统表示学习本章为后续的强化学习奠定基础，重点回顾了当前在序列数据处理中表现卓越的深度神经网络结构。详细阐述了卷积神经网络（CNN）在提取时空特征、循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）在处理时间序列依赖性方面的应用机制。更重要的是，引入了自编码器（AE）和变分自编码器（VAE）在复杂系统状态空间的降维与潜在空间表征学习中的作用，展示如何从高维观测数据中提取出低维、具有物理意义或控制相关性的有效状态变量。第三章：从监督学习到无监督与自监督表征本章深入探讨如何利用系统运行的历史数据，在不依赖外部控制信号的情况下，构建对系统动态的内在理解。详细介绍自监督学习（SSL）方法，例如通过预测未来时间步的状态、掩码建模（Masked Modeling）或对比学习（Contrastive Learning）来预训练编码器，确保学习到的潜在空间（Latent Space）能够捕捉系统演化的关键动力学结构，为后续的强化学习智能体提供高质量的“世界模型”雏形。 --- 第二部分：深度强化学习的理论核心与算法构建第四章：马尔可夫决策过程（MDP）与DRL框架本章将经典控制理论中的最优控制问题重新表述为马尔可夫决策过程（MDP）。详细剖析了状态（State）、动作（Action）、奖励函数（Reward Function）的设计原则，强调奖励函数在复杂系统中引导学习方向的决定性作用。阐述了价值函数与策略函数的概念，并引入了Bellman方程的深度网络近似形式。第五章：基于价值函数的深度学习方法（DQN及其变体）重点介绍深度Q网络（DQN）的核心架构及其在离散动作空间控制中的应用。本书着重分析了DQN在处理连续状态空间时的挑战，并详细介绍了关键的稳定性改进技术，如经验回放缓冲区（Experience Replay）、目标网络（Target Networks）的同步策略，以及双DQN（Double DQN）和优先经验回放（Prioritized Experience Replay, PER）如何显著提升样本效率和收敛稳定性。第六章：策略梯度方法的理论与实践（A2C/A3C/PPO）本章转向处理具有连续动作空间的物理系统（如机器人运动控制、流体调节）。全面分析了策略梯度（Policy Gradient）方法的原理，包括REINFORCE算法的高方差问题。随后，重点介绍了优势演员-评论家（A2C）和异步优势演员-评论家（A3C）架构，以及当前工业界应用最为广泛的近端策略优化（PPO）算法，详细拆解了PPO的裁剪目标函数（Clipped Objective Function）如何实现在策略更新步长上的保守性控制，保证了学习过程的稳定性。第七章：基于模型的强化学习（Model-Based DRL）这是本书面向复杂系统建模的核心部分。详细介绍了如何结合系统动力学模型（无论是物理推导模型还是深度学习学习的模型）来提高DRL的效率和可解释性。重点讲解了如Model Predictive Control with Deep Reinforcement Learning (MPC-DRL) 混合架构，以及 Model-Based Policy Optimization (MBPO) 等算法，展示如何利用预测模型进行前瞻性规划（Lookahead Planning）和数据扩充（Data Augmentation），以大幅减少实际物理交互的需求。 --- 第三部分：高阶挑战与工程化部署第八章：多智能体系统（MARL）的分布式与集中式控制针对电网调度、多机器人协同、交通信号优化等涉及多个相互作用实体的复杂系统，本章探讨了多智能体强化学习（MARL）的挑战，包括非平稳环境问题。详细介绍了集中式训练/分布式执行（CTDE）范式，并深入分析了如QMIX和VDN等算法如何有效地处理值函数的分解与聚合，实现分布式控制下的全局最优策略。第九章：探索-利用的智能策略与稀疏奖励处理在许多工程系统中，有效状态的探索成本极高，奖励信号往往是稀疏的。本章探讨了如何设计更智能的探索机制，包括基于不确定性的探索（如Bootstrapped DQN）、好奇心驱动的内在奖励（Intrinsic Curiosity Module, ICM）以及基于信息增益的探索策略。同时，介绍模仿学习（Imitation Learning, IL）和演示学习（Demonstration Learning）如何为DRL智能体提供初始的“专家知识”，加速在稀疏奖励环境中的收敛。第十章：仿真到现实（Sim-to-Real）的迁移与鲁棒性验证本书的最后部分聚焦于将训练好的深度控制策略安全、可靠地部署到实际物理设备上。深入分析了仿真环境与真实世界之间的系统差距（System Gap）及其对控制策略鲁棒性的影响。详细介绍了领域随机化（Domain Randomization）、对抗性训练（Adversarial Training）在增强控制策略对模型误差和外部扰动的鲁棒性方面的应用，以及如何利用在线自适应方法对部署后的策略进行微调和持续优化。 --- 目标读者本书适合具备扎实的线性代数、微积分基础，并对概率论和经典控制理论有基本了解的读者。特别推荐给从事自动化、机器人学、航空航天、能源系统、金融工程中高动态复杂系统建模与控制的研究生、博士后、研发工程师以及寻求跨学科技能的资深从业人员。掌握本书内容，读者将能够独立设计并实现一套基于深度强化学习的复杂系统自适应控制解决方案。