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电子信息前沿技术丛书实用MATLAB深度学习(基于项目的方法)/电子信息前沿技术丛书

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图文详情
  • ISBN：9787302567646
  • 装帧：一般胶版纸
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 开本：16开
  • 页数：236
  • 出版时间：2021-02-01
  • 条形码：9787302567646 ; 978-7-302-56764-6

本书特色

(1)完整展示多种深度神经网络(FNN、CNN、RNN等)在一系列分类和回归问题中的应用，有助于读者认识不同神经网络的结构特点和适用性。 (2)图文并茂地描述特定工程领域的数学建模和理论推导过程，帮助读者理解工程问题和对应仿真代码。 (3)详细阐述不同应用场景的数据生成过程，包括特征字段的选择和赋值，有助于启发工程师创建多样的数据以验证模型性能。 (4)为了展示深度学习工具解决实际问题的能力，选择了多样的应用领域。 ·简单但巧妙的“玩具”示例(如分类圆和椭圆，判断晴天和阴天)。 ·实际工程领域的专业示例(如托卡马克中断检测、地形导航、轨道测定、芭蕾舞的足尖旋转动作分类)。 ·计算机视觉、自然语言处理、时间序列数据处理等深度学习技术*常用的领域示例(如图像分类、电影分类、补全句子、股票预测)。 (5)重点介绍如何使用MATLAB机器学习工具箱进行深度学习技术实践。 ·内容新颖独特。作者拥有多年MATLAB软件工具开发经验，很多观点具有独创性。 ·突出数学建模方法。特别针对工程应用中的动力学模型进行重点讲解，理论联系实践。 ·对深度学习技术的初学者十分友好；而对于有经验的工程师，则可由高处窥见技术的框架全貌，得以引发高层次的回味与总结。 (6)适合作为大学生或研究生的教材以及工程师的参考书籍。在有限篇幅内系统精练地阐明基本理论、方法，辅以典型的理论分析、实例和相关程序，化繁为简，便于学习和认知。 重点介绍基于项目的MATLAB机器学习工具箱技术实践，适合作为多个工程领域应用前沿深度学习技术的参考书重点介绍基于项目的MATLAB机器学习工具箱技术实践，适合作为多个工程领域应用前沿深度学习技术的参考书

内容简介

本书从深度学习基础理论和MATLAB机器学习工具箱开始，由浅入深地介绍主流深度学习技术在多个特定工程领域的技术实践。在广泛的场景中为读者提供有价值的理论建模、数据生成以及网络结构设计的方法与技术，这些知识将带领读者探寻深度学习技术的本质，并教会读者适当地使用这类技术解决自己的研究问题。 本书结合作者多年从事MATLAB商用工具箱设计的丰富经验，专门针对从事实际工作的工程师撰写，覆盖深度学习的技术细节，告诉我们深度学习集技术、科学和艺术于一体，涉及统计、矩阵、算法、优化、编程、分布式计算和安全等多个领域。本书出版后，好评如潮，获得相关领域内众多学者和工程师的关注。

目录


目录







第1章什么是深度学习


1.1深度学习


1.2深度学习的历史


1.3神经网络


1.3.1日光检测器


1.3.2“异或”神经网络


1.4深度学习与数据


1.5深度学习的类型


1.5.1多层神经网络


1.5.2卷积神经网络(CNN)


1.5.3循环神经网络(RNN)


1.5.4长短期记忆网络(LSTM)


1.5.5递归神经网络


1.5.6时间卷积机(TCM)


1.5.7堆叠自动编码器


1.5.8极限学习机(ELM)


1.5.9递归深度学习


1.5.10生成式深度学习


1.6深度学习的应用


1.7本书的组成架构


第2章MATLAB机器学习工具箱


2.1商业MATLAB软件


2.2MATLAB开源工具


2.2.1深度学习工具箱


2.2.2深度神经网络


2.2.3MatConvNet


2.2.4模式识别和机器学习工具箱(PRMLT)


2.3XOR示例


2.4训练


2.5策梅洛问题


第3章利用深度学习寻找圆形


3.1引言


3.2结构


3.2.1图像输入层


3.2.2二维卷积层


3.2.3批标准化层


3.2.4激活函数层


3.2.5二维*大池化层


3.2.6全连接层


3.2.7softmax层


3.2.8分类层


3.2.9将层结构化


3.3生成数据: 椭圆和圆


3.3.1问题


3.3.2解决方案


3.3.3运行过程


3.4训练和测试


3.4.1问题


3.4.2解决方案


3.4.3运行过程


第4章电影分类


4.1引言


4.2生成电影数据库


4.2.1问题


4.2.2解决方案


4.2.3运行过程


4.3生成观影者数据库


4.3.1问题


4.3.2解决方案


4.3.3运行过程


4.4训练和测试


4.4.1问题


4.4.2解决方案


4.4.3运行过程


第5章深度学习算法


5.1构建检测过滤器


5.1.1问题


5.1.2解决方案


5.1.3运行过程


5.2模拟故障检测


5.2.1问题


5.2.2解决方案


5.2.3运行过程


5.3训练和测试


5.3.1问题


5.3.2解决方案


5.3.3运行过程


第6章托卡马克中断检测


6.1引言


6.2数值模型


6.2.1动力学


6.2.2传感器


6.2.3扰动


6.2.4控制器


6.3动力学模型


6.3.1问题


6.3.2解决方案


6.3.3运行过程


6.4等离子体仿真


6.4.1问题


6.4.2解决方案


6.4.3运行过程


6.5等离子体控制


6.5.1问题


6.5.2解决方案


6.5.3运行过程


6.6训练和测试


6.6.1问题


6.6.2解决办法


6.6.3运行过程


第7章分类芭蕾舞者的足尖旋转动作


7.1引言


7.1.1惯性测量单元


7.1.2物理原理


7.2数据获取


7.2.1问题


7.2.2解决方案


7.2.3运行过程


7.3定向


7.3.1问题


7.3.2解决方案


7.3.3运行过程


7.4舞者仿真


7.4.1问题


7.4.2解决方案


7.4.3运行过程


7.5实时绘制


7.5.1问题


7.5.2解决方案


7.5.3运行过程


7.6四元数显示


7.6.1问题


7.6.2解决方案


7.6.3运行过程


7.7获取数据的图形用户界面


7.7.1问题


7.7.2解决方案


7.7.3运行过程


7.8制作IMU腰带


7.8.1问题


7.8.2解决方案


7.8.3运行过程


7.9测试系统


7.9.1问题


7.9.2解决方案


7.9.3运行过程


7.10分类足尖旋转动作


7.10.1问题


7.10.2解决方案


7.10.3运行过程


7.11硬件资源


第8章补全句子


8.1引言


8.1.1句子的补全


8.1.2语法


8.1.3通过模式识别实现句子补全


8.1.4生成句子


8.2生成句子数据库


8.2.1问题


8.2.2解决方案


8.2.3运行过程


8.3创建一个数字字典


8.3.1问题


8.3.2解决方案


8.3.3运行过程


8.4把句子映射为数字


8.4.1问题


8.4.2解决方案


8.4.3运行过程


8.5转换句子


8.5.1问题


8.5.2解决方案


8.5.3运行过程


8.6训练与测试


8.6.1问题


8.6.2解决方案


8.6.3运行过程


第9章基于地形的导航


9.1引言


9.2对飞行器建模


9.2.1问题


9.2.2解决方案


9.2.3运行过程


9.3生成一个地形模型


9.3.1问题


9.3.2解决方案


9.3.3运行过程


9.4拼合地形


9.4.1问题


9.4.2解决方案


9.4.3运行过程


9.5建立相机模型


9.5.1问题


9.5.2解决方案


9.5.3运行过程


9.6在地形图上绘制航迹


9.6.1问题


9.6.2解决方案


9.6.3运行过程


9.7创建测试图片


9.7.1问题


9.7.2解决方案


9.7.3运行过程


9.8训练和测试


9.8.1问题


9.8.2解决方案


9.8.3运行过程


9.9仿真


9.9.1问题


9.9.2解决方案


9.9.3运行过程


第10章股票预测


10.1引言


10.2生成一个股票市场


10.2.1问题


10.2.2解决方案


10.2.3运行过程


10.3创建一个股票市场


10.3.1问题


10.3.2解决方案


10.3.3运行过程


10.4训练和测试


10.4.1问题


10.4.2解决方案


10.4.3运行过程


第11章图像分类


11.1引言


11.2使用预训练网络


11.2.1问题


11.2.2解决方案


11.2.3运行过程


第12章轨道测定


12.1引言


12.2生成轨道


12.2.1问题


12.2.2解决方案


12.2.3运行过程


12.3训练和测试


12.3.1问题


12.3.2解决方案


12.3.3运行过程


12.4实现一个LSTM网络


12.4.1问题


12.4.2解决方案


12.4.3运行过程


12.5圆锥截面


参考文献


中英文术语对照表


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作者简介

Michael Paluszek，普林斯顿卫星系统公司（PSS）总裁，获麻省理工学院电气工程学士学位和航空航天学的硕士学位以及工程师学位。PSS公司主要提供航空航天咨询服务，先后基于MATLAB 开发IndoStar-1 地球同步通信卫星的控制系统，推出s个商用 MATLAB 工具箱（即航天器控制工具箱），为飞机、潜艇、机器人和核聚变推进系统开发工具箱和软件包，拥有广泛的产品线。曾任通用电气（GE）工程师，基于MATLAB 进行控制设计，设计Global Geospace Science Polar 设计平台控制系统，领导设计GPS IIR姿态控制系统、Inmarsat-3 姿态控制系统和 Mars Observer delta-V 控制系统。曾研究 DMSP 气象卫星的姿态确定系统；发射超过 12 次通信卫星，其中包括 GSTAR III 回收。在 Draper实验室从事航天飞机、空间站和潜艇导航的工作，包括设计基于控制力矩陀螺的姿态控制系统。发表多篇论文，拥有十多项美国专利。著有《MATLAB 方法》《MATLAB 机器学习》《MATLAB 机器学习方法：一种问题解决方案》等多部图书。 Stephanie Thomas，PSS公司副总裁，获麻省理工学院航空航天学学士学位和硕士学位。近20年来，一直将MATLAB用于航空航天的分析，开发了许多软件工具，包括用于航天器控制工具箱的 SolarSail Module、用于空军的近距离卫星操作工具箱、用于Prisma 卫星任务的碰撞监测 Simulink 模块，以及MATLAB 和Java 车辆分析工具。提出用于空间状况评估的新方法，比如在 MATLAB 和 C++中实现任何两颗卫星之间的一般会合问题的数字方法。为 PSS 的航天器姿态和轨道控制教科书做出贡献，包括撰写航天器控制工具箱的使用说明以及许多软件用户指南。为澳大利亚、加拿大、巴西和泰国等不同国家的工程师进行 SCT 培训，并为NASA、空军和欧洲航天局提供 MATLAB 咨询。著有《MATLAB 方法》《MATLAB 机器学习》《MATLAB 机器学习方法：一种问题解决方案》等多部图书。2016 年被选为“融合型冥王星和着陆器”项目的 NASA NIAC 研究员。 译者简介： 罗俊海，电子科技大学副教授，博士（后），硕士生导师。主持过国家自然科学基金、四川省科技厅基金、总装预研基金和中央高校基本科研业务等15个项目，参与制订标准6项，发表文章60余篇，其中SCI检索50余篇，总引用1500余次。申请和授权发明专利共30余项，获得四川省科技进步奖二等和三等各1项。出版《多源数据融合和传感器管理》《物联网系统开发及应用实战》《使用HTML和CSS开发WEB网站》等5部教材和专著，目前主要研究方向为智能计算和数据融合。

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