Artificial Neural Networks in Finance And Manufacturing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Igi Global

作者:Kamruzzaman, Joarder (EDT)/ Begg, Rezaul K. (EDT)/ Sarker, Ruhul Amin (EDT)

出品人:

页数:286

译者:

出版时间:

价格:74.95

装帧:Pap

isbn号码:9781591406716

丛书系列:

图书标签:

• Artificial Neural Networks
• Finance
• Manufacturing
• Machine Learning
• Deep Learning
• Predictive Modeling
• Data Analysis
• Industrial Applications
• Financial Modeling
• Optimization

好的，这是一份关于一本名为《Artificial Neural Networks in Finance And Manufacturing》的图书的详细简介，内容涵盖了该领域的核心概念、技术应用、行业挑战以及未来展望，旨在为读者提供一个全面而深入的理解。 --- 图书简介： 书名： 《人工智能神经网络在金融与制造业的应用前沿：理论、实践与未来图景》 内容概述： 本书深入探讨了人工智能神经网络（ANN）技术在两个关键且快速演变的行业——金融服务和现代制造业——中的前沿应用、理论基础与实践挑战。本书旨在为研究人员、数据科学家、行业分析师以及决策者提供一个全面的指南，解析如何利用复杂的数据结构、深度学习模型来解决这两个领域特有的复杂问题，从风险管理、市场预测到智能制造、质量控制等方面，全面剖析神经网络技术的潜能与局限。 第一部分：神经网络基础与金融行业的深度融合 第一章：神经网络理论基础与金融数据特性 本章首先构建了理解现代神经网络的理论基石，包括前馈网络、循环神经网络（RNNs）及其变体如长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）。我们详细阐述了反向传播算法、优化器（如Adam、SGD）和正则化技术（如Dropout、L1/L2）在处理金融时间序列数据时的关键作用。随后，本章深入分析了金融数据的独特性质，如高频波动性、非线性和结构性缺失值，并探讨了如何对这些数据进行预处理和特征工程，以适应神经网络模型的输入要求。 第二章：高频交易与市场预测的神经网络模型 本部分是本书的核心内容之一，聚焦于利用神经网络进行市场行为的预测与量化交易策略的构建。我们详细介绍了如何使用深度学习模型来捕捉市场微观结构中的非线性关系，从而预测资产价格的短期和中期走势。内容涵盖了基于注意力机制（Attention Mechanism）的Transformer模型在处理长序列依赖性方面的优势，以及如何利用卷积神经网络（CNNs）从原始报价数据中提取空间特征。书中不仅展示了模型的构建流程，更强调了在真实交易环境（如滑点、流动性约束）下评估模型性能和风险敞口的方法。 第三章：金融风险管理与欺诈检测 金融机构面临的核心挑战之一是准确评估信用风险、市场风险和操作风险。本章详细阐述了神经网络在这些领域的应用。对于信用风险评估，我们探讨了如何利用深度神经网络超越传统的评分卡模型，整合非结构化数据（如文本报告）来提高违约概率预测的准确性。在反欺诈领域，本书深入研究了异常检测算法，如自编码器（Autoencoders）和生成对抗网络（GANs），用于识别复杂的洗钱模式和支付欺诈行为，并讨论了在保持模型可解释性（XAI）与性能之间的权衡。 第四章：个性化金融服务与智能投顾 随着客户对定制化服务的需求增加，神经网络在财富管理中的作用日益凸显。本章讨论了如何构建强化学习（RL）模型来优化投资组合的动态再平衡，根据实时的市场变化和客户的风险偏好进行决策。此外，我们还探讨了使用自然语言处理（NLP）技术结合神经网络，来分析客户情绪和反馈，从而改进智能投顾系统的响应和建议质量。 第二部分：智能制造与工业4.0中的神经网络应用 第五章：预测性维护与传感器数据分析 现代制造业正从反应式维护转向预测性维护，以最大限度地减少停机时间。本章专注于如何利用大量的工业物联网（IIoT）传感器数据，通过深度学习模型来预测设备故障。内容包括如何处理高维、多模态的振动、温度和声学数据，使用LSTM和一维CNNs建立设备健康指标模型，以及如何实现故障的早期预警和剩余使用寿命（RUL）的准确估计。 第六章：工业质量控制与计算机视觉 产品质量是制造业的生命线。本章详细介绍了卷积神经网络（CNNs）在自动化光学检测（AOI）中的革命性应用。我们讨论了从图像采集、标注到模型训练的完整流程，重点分析了在光照变化、表面纹理复杂等挑战下，如何训练出高鲁棒性的缺陷检测模型（如表面划痕、异物嵌入）。此外，本书还探讨了实例分割和语义分割技术在复杂装配流程监控中的应用。 第七章：生产流程优化与数字孪生 实现高效的生产调度和资源分配，是智能工厂的核心。本章将神经网络与数字孪生（Digital Twins）概念相结合，展示了如何构建复杂的仿真模型。我们探讨了使用强化学习来训练控制器，以实时优化生产线的吞吐量、能源消耗和物料流。通过在数字孪生环境中进行模型训练和验证，可以安全、高效地部署优化策略到物理系统中。 第八章：生成模型在材料科学与设计中的探索 生成模型（如GANs和变分自编码器 VAEs）正在加速新材料的发现和产品设计的迭代。本章介绍了如何利用这些模型来设计具有特定性能参数的新分子结构或机械部件。这使得工程师能够在虚拟空间中探索更广阔的设计域，从而显著缩短研发周期。 第三部分：跨行业挑战、伦理考量与未来展望 第九章：数据异构性、模型可解释性与部署挑战 本书最后一部分聚焦于将复杂的ANN模型从实验室推向实际生产环境所面临的共同挑战。我们深入分析了跨行业数据异构性带来的模型泛化难题，以及在金融监管和工业安全标准下，对模型可解释性（XAI）的迫切需求，探讨了LIME和SHAP等技术在这些高风险领域的应用潜力。此外，书中还讨论了边缘计算（Edge Computing）和联邦学习（Federated Learning）在确保数据隐私和模型实时性的关键作用。 第十章：未来趋势与下一代神经网络架构 本章展望了人工智能神经网络在金融和制造领域可能出现的下一波浪潮，包括神经符号AI的融合、更高效的稀疏网络结构，以及量子计算对深度学习算法的潜在颠覆性影响。本书旨在引导读者为这些即将到来的技术飞跃做好准备。 --- 本书特点： 深度与广度并重： 内容覆盖了从基础理论到前沿实践的完整光谱。 案例驱动： 结合了多个来自真实世界的金融案例（如高频套利、信用评分）和制造案例（如航空发动机部件检测、半导体良率提升）。 技术前沿： 详细介绍了最新的模型，如Transformer、图神经网络（GNNs）在金融网络结构分析中的潜力。 本书是任何希望在金融科技（FinTech）或工业4.0领域利用尖端AI技术实现业务突破的专业人士的必备参考书。

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这本关于金融与制造领域人工神经网络的书籍，从目录上看，似乎着重于理论模型的深度挖掘与实际应用案例的并重。我特别关注到它在金融风险建模这一块的阐述，希望能看到如何利用深度学习，比如LSTM或Transformer架构，来处理时间序列数据的复杂性和非线性关系。如果书中能提供详尽的数学推导，并辅以清晰的代码示例（例如使用TensorFlow或PyTorch），那将是极大的加分项。尤其是在处理高频交易数据或信用评分模型时，传统统计方法往往力不从心，期望这本书能展示出神经网络在捕捉长期依赖和识别异常模式方面的独特优势。我希望它不仅仅停留在概念介绍，而是深入到如何构建、训练和验证一个在真实金融环境中能够稳定运行的模型，包括对模型可解释性（XAI）的讨论，因为在金融监管日益严格的今天，黑箱模型的应用面临巨大挑战。总的来说，我期待它在理论深度与工程实践之间找到一个完美的平衡点，为有志于利用AI革新金融分析的读者提供一本实用的工具书。

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这本书的叙事风格和难度梯度设置，对我这种有一定机器学习基础但希望向应用领域深耕的读者来说至关重要。我希望它不是那种高高在上、充满晦涩数学符号的纯学术著作，而是能够引导读者逐步建立起对应用领域“痛点”的理解。例如，在讨论金融衍生品定价或复杂的供应链优化时，作者是否采用了循序渐进的方式，先介绍基础的MLP，然后自然过渡到更复杂的循环网络或注意力机制？对于初学者来说，清晰的术语定义和直观的类比非常关键。如果书中能提供大量的“反例”分析——即为什么传统的神经网络在这里会失败，以及改进思路是什么——那将比纯粹的正向介绍更有启发性。我更看重的是作者在处理实际工程限制（如计算资源、模型推理延迟）时的务实态度和经验分享，这比任何完美的理论模型都更贴近现实世界的挑战。

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我对本书在“前沿技术融入”方面的决心表示赞赏，尤其是在当前大模型（LLMs）和生成式AI快速发展的背景下。我非常希望看到，书中是否探讨了如何将这些最新的自然语言处理技术与金融文本分析（如财报解读、新闻情绪分析）或制造领域的非结构化报告处理结合起来。一个真正具有时效性的参考书，不应该只停留在经典的CNN/RNN时代。例如，是否研究了如何微调一个预训练模型来识别特定行业术语的细微差别？在制造端，生成式模型是否可以用于模拟极端故障场景，以训练更稳健的检测系统？如果作者能够超越传统的预测范式，探讨如何利用生成对抗网络（GANs）或扩散模型来合成高质量的、具有代表性的训练数据，以解决金融和制造中常见的长尾事件数据稀疏性问题，那么这本书的价值将不可估量。我期待它能成为一座桥梁，连接经典的深度学习理论与当下最炙手可热的生成式AI技术在特定行业中的落地应用。

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我对该书在制造业场景下的应用部分抱持着浓厚的兴趣，特别是关于质量控制和预测性维护的章节。在现代智能工厂中，机器视觉和传感器数据是信息爆炸的核心，这本书是否深入探讨了如何将卷积神经网络（CNN）或更先进的图神经网络（GNN）应用于复杂的生产线监控中，比如识别微小缺陷或预测设备故障的早期信号？我希望看到的不仅是应用了“神经网络”这个词，而是具体到如何设计适合异构数据的融合模型。例如，如何将振动信号（时间序列）与热成像图（图像数据）结合起来，以提高预测的准确性和鲁棒性。一个优秀的参考书应该能清晰地说明，面对海量、高维度、有时带有噪声的工业物联网（IIoT）数据，哪种网络结构是最经济、最有效的解决方案。如果书中能够提供一个完整的端到端流程图，涵盖数据预处理、模型选择、实时部署以及性能监控，那无疑会大大提升其作为制造业AI工程师案头必备手册的价值。

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从一个更宏观的视角来看，这本书的跨领域特性——横跨金融与制造——本身就非常吸引人。这种结合通常意味着作者需要平衡两个领域截然不同的数据特性和业务逻辑。我好奇它如何处理这种“领域鸿沟”。例如，金融模型对精度和负面样本敏感性极高，而制造模型的优化目标可能更倾向于降低误报率以减少停机时间。书中是否对这些不同场景下的损失函数设计和评估指标进行了深入的比较和权衡？此外，数据隐私和安全在两个领域都是敏感问题。如果书中能讨论联邦学习（Federated Learning）等分布式训练技术在跨机构或跨车间数据共享中的潜力与局限，那将是非常前沿和实用的内容。我期待它能提供一个框架性的思维导图，帮助读者理解AI在不同工业背景下思维模式的迁移与重塑，而不是简单地堆砌两个领域的案例。

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