培養靈敏頭腦秘訣 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:大展

作者:廖玉山/編譯

出品人:

页数:170

译者:

出版时间:1988

价格:NT. 80

装帧:平裝

isbn号码:9789575571108

丛书系列:

图书标签:

• 见识
• 思维训练
• 大脑开发
• 学习方法
• 记忆力
• 专注力
• 逻辑思维
• 问题解决
• 高效学习
• 认知能力
• 提升思维

好的，这是一部关于深度学习在复杂系统建模中的应用的图书简介，它不涉及您提到的《培養靈敏頭腦秘訣》的内容： 书名：《深度学习驱动的复杂系统建模与控制：从理论到实践》 简介 在二十一世纪的科学与工程领域，我们面临着越来越多的复杂系统——从气候变化模型、金融市场波动到大规模生物网络和智能电网。这些系统的特点是高度非线性、多尺度交互以及固有的不确定性，使得传统的解析方法和简化模型难以有效捕捉其动态行为并进行精确预测与控制。 《深度学习驱动的复杂系统建模与控制：从理论到实践》旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一套前沿的、集理论严谨性与工程实用性于一体的框架，用以驾驭和理解这些错综复杂的系统。本书的核心思想是将近年来在人工智能领域取得突破性进展的深度学习技术，系统地融入到传统复杂系统科学的分析流程中。 本书的叙事结构分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够从基础概念深入到尖端应用： --- 第一部分：复杂系统基础与深度学习范式转型（奠基） 本部分首先回顾了复杂系统的基本数学描述，包括动力系统、随机过程以及网络科学中的关键概念。我们探讨了传统建模方法（如有限元分析、卡尔曼滤波）的局限性，特别是在处理高维、大数据集和“黑箱”特性系统时的挑战。 随后，我们引入了深度学习（DL）作为一种强大的非参数建模工具。详细介绍了多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）在空间数据处理上的应用，以及循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）在处理时间序列依赖性上的优势。本部分的关键在于建立一个认知桥梁：如何利用DL强大的特征提取和函数逼近能力，来弥补传统方法在系统辨识上的不足。 第二部分：深度模型在系统状态估计与预测中的应用（辨识与预测） 这一部分聚焦于深度学习在复杂系统“大脑”——即系统状态估计和未来行为预测上的革命性应用。 状态重构与观测器设计： 针对传感器稀疏或数据噪声严重的情况，我们详细介绍了基于自编码器（Autoencoders, AE）和变分自编码器（VAE）的降维与特征学习方法，用于从高维观测数据中有效、鲁棒地估计系统内部的潜在状态变量。我们提供了将这些DL结构嵌入到扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）框架中的具体流程，形成了深度扩展卡尔曼滤波（Deep-EKF）的概念。 长期时间序列预测： 对于具有长程依赖性的复杂系统（如天气预报、交通流量预测），本书深入探讨了Transformer 架构（特别是其自注意力机制）在捕获跨时间步依赖关系上的优越性。我们不仅展示了标准的序列到序列（Seq2Seq）预测模型，还探讨了结合图神经网络（GNN）来处理具有拓扑结构的复杂系统预测，例如电网故障预测。 第三部分：深度学习驱动的系统控制与优化（干预与决策） 如果说第二部分是关于“看清系统”，那么第三部分则是关于“影响系统”。这是本书最核心且最具挑战性的部分，它将前沿的控制理论与深度强化学习（DRL）深度融合。 模型预测控制（MPC）的深度化： 传统的MPC依赖于精确的系统模型。我们探讨了如何使用神经ODE（Neural Ordinary Differential Equations）或神经动力学模型来替代或辅助传统模型，从而在不确定性下实现更灵活、更鲁棒的在线优化。 深度强化学习在复杂控制中的部署： 针对难以建立精确奖励函数的复杂系统（如机器人路径规划、资源动态分配），本书详细讲解了Actor-Critic 算法（如A2C, DDPG, SAC）如何通过与环境的迭代交互，学习出最优的控制策略。我们特别关注了在系统动态未知或变化时的安全强化学习（Safe RL）方法，确保控制指令不会违反物理或操作约束。 因果推断与可解释性控制： 为了增强决策的信任度，本部分还引入了因果发现（Causal Discovery）算法与深度学习的结合，旨在从观测数据中识别出系统中的关键驱动因素和因果链，这对于理解控制干预的实际效果至关重要。 第四部分：前沿案例研究与工程实现（实践与展望） 最后一部分通过详实的案例，展示了本书所介绍理论和方法的工程实用性。 案例涵盖： 1. 智能电网的动态稳定性分析与自适应控制： 如何使用DL模型预测间歇性可再生能源的注入对电网频率和电压的影响，并实时调整储能系统以维持稳定。 2. 大规模供应链的韧性优化： 结合GNN处理物流网络拓扑，利用DRL在面对突发中断时进行快速的路径重分配和库存策略调整。 3. 气象学中的高分辨率数据同化： 使用深度生成模型来融合卫星观测和地面测量数据，以改进数值天气预报的初始条件。 本书的每一章都配有清晰的数学推导、算法伪代码，并提供了基于Python（PyTorch/TensorFlow）的实现示例，使得读者不仅能理解理论的“为什么”，还能掌握实践的“如何做”。 《深度学习驱动的复杂系统建模与控制：从理论到实践》是为那些希望跨越传统学科界限，利用最先进的计算智能工具来解决现实世界中最棘手、最动态问题的人士量身定制的必备参考书。它标志着复杂系统科学正迈入一个由数据和深度算法驱动的新纪元。

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2015年6月28日，读毕。价值不大。

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