王守觉院士的高维仿生信息学：思维与实践

"思维与观念-王守觉院士高维仿生信息学" 王守觉院士的这本著作深入探讨了信息科学与仿生信息学的前沿领域，旨在通过结合定量数学形式、实验验证和实际应用，发展出新的思维和观念。书中涵盖了从信息科学的基础到高维空间点分布分析的最新理论和实践。以下是对各章节内容的详细概述： 第一章：绪论 1. 介绍了课程设置的科技背景，特别提到了在目标识别领域中仿生模式识别与支持向量机（SVM）的比较，展示了仿生模式识别在正确识别率上的优势。 2. 明确了课程的任务和目的，以及对学习者相关知识的要求，包括立体几何、集合论、线性代数等基础知识。 3. 强调了学习方法，特别是理解和掌握基本概念及几何方法的重要性。 第二章：信息与信号处理发展的历史状况 1. 回顾了模拟信号处理的起源及其应用。 2. 探讨了计算机的出现如何促进了数字信号处理的发展。 3. 展示了近代数字信号处理的各种方法，如数字滤波器、自相关性计算、时域频域转换等。 4. 提到了广泛应用的场景，如模式识别、语音和图像处理等。 第三章至第八章详细讨论了： - 第三章：数字化时代信息的共性问题，可能涉及数据爆炸、信息安全、信息熵等概念。 - 第四章：高维空间点分布分析，包括高维空间的几何概念和符号计算方法，这对于理解复杂数据结构至关重要。 - 第五章：介绍了仿生模式识别的理论和方法，这些方法受到生物系统启发，具有高效性和适应性。 - 第六章：讨论了人工神经网络在高维空间点分布分析中的作用，展示了其在模式识别中的强大能力。 - 第七章：讲述了用于高维空间点分布分析的软硬件工具，可能包括特定的算法实现和计算平台。 - 第八章：回顾了信息科学的发展历程，并对未来进行了展望，可能涉及未来研究方向和挑战。 整本书不仅提供了理论框架，还通过实例展示了信息处理技术的实际应用，比如在Orl人脸库上的实验结果，表明了仿生模式识别在人脸识别中的优越性能。此外，书中还提到了数据压缩和特征提取的方法，如主元分析（PCA），以及它们在图像重建中的应用。 这本书是理解高维信息处理和仿生信息学的宝贵资源，适合对信息科学、模式识别、人工智能感兴趣的读者，以及相关专业的学生和研究人员。通过学习，读者可以掌握高维空间分析的工具和技术，以及如何将这些理论应用于解决实际问题，从而激发新的思维和观念。