【AI加油站】机器人设计系列二十二：深度解析《神经网络与机器人科研项目申请与实践》：从理论创新到项目落地的全方位指南（附下载）

核心总结

《神经网络与机器人科研项目申请与实践》由张雨浓、李克讷主编，电子工业出版社出版，是一本聚焦神经网络与机器人领域科研项目全流程的实用指南。本书不仅整合了作者及团队在相关领域的科研经验，涵盖项目申报、开展、结题等关键环节，还包含失败案例分析，为科研工作者提供了从理论研究到项目实践的完整参考。

一、书籍基础信息与核心定位

本书定价 39.80 元，ISBN 为 978-7-121-15389-1，2012 年 1 月首次印刷，字数达 382 千字。其核心定位是为神经网络、机器人及计算机类科研人员提供项目申请与实践指导，尤其针对科研新人或回国学者，帮助他们熟悉基金项目申报样式、流程，规避常见问题，同时为有经验的科研工作者启发后续科研思路，具有重要的借鉴与参考价值。

二、作者背景：兼具学术深度与实践经验

张雨浓
：博士、教授、博士生导师，1973 年 10 月出生。教育经历丰富，先后在华中理工大学、华南理工大学、中国香港中文大学攻读学位，曾获西门子奖学金、香港 Lee Hysan 研究生奖学金等多项荣誉。在新加坡国立大学、英国 Strathclyde 大学、爱尔兰国立大学等机构有研究经历，2006 年受聘于中山大学信息科学与技术学院 “百人计划” 教授。研究领域涵盖神经网络、机器人、科学计算与优化，发表中英文论著 180 余篇，含 10 余篇 IEEE 汇刊论文，获新世纪优秀人才支持计划、ISSCAA 最佳论文奖等多项成果，学术交流活跃，多次参与国际学术会议组织工作。
李克讷
：在读博士，1978 年 4 月生。先后在华南理工大学、广东工业大学、中山大学攻读学位，获广东工业大学优秀研究生奖、广东省信息科学研究生学术论坛论文一等奖等。研究兴趣包括机器人技术、神经网络设计与应用等，发表多篇 SCI 学术论文，参与多项基金项目研究。

三、核心内容架构：从理论到实践的完整覆盖

（一）前言：项目申请的经验起点与写作动机

作者分享了回国初期申报国家自然科学基金的经历：2006 年回国后加急申请一年期国家自然科学基金科学部主任基金项目，因不熟悉申报格式，初期提交的两页纸申请书被视为工作总结而非规范申报书，后在学院老师帮助下参考样板修改才成功立项。这段经历让作者深刻认识到科研新人对项目申报流程、格式的困惑，成为编写本书的核心动机，旨在帮助科研新人快速熟悉不同基金项目申报、开展与结题要点。同时，作者强调本书目录按主题分类并兼顾基金类型，方便不同需求读者查找，如以机械臂理论主题为例，串联不同基金项目报告作为模板参考。

（二）神经网络相关研究：突破传统，创新方法与理论

时变问题神经网络求解
：针对传统梯度神经网络求解时变问题存在实时误差大、被动追踪的缺陷，作者团队提出新型神经动力学方法（ZNN）。该方法利用时变系数导数信息，采用不定无界误差函数，以隐动力学模型描述，具有预测能力，能大幅降低实时求解误差。书中以 2010 年国家自然科学基金面上项目为例，详细介绍申请书内容，包括立项依据（分析时变问题求解意义、国内外研究现状，指出传统方法不足）、研究内容（时变线性方程组、凸二次优化、矩阵平方根、非线性标量方程等问题求解，定常问题作为特例研究）、研究目标（建立新型神经网络模型与理论、开发求解器并应用）、拟解决关键问题（求解条件、初始值选择、网络模型构建、理论分析与仿真）、研究方案（分析问题有解条件、构造误差函数、推导神经动力学模型、理论分析与仿真验证）及创新之处（误差函数、模型描述、导数信息利用等方面与传统梯度法差异），还包含同行评审意见及对应改进思考，如针对 “数学人员偏弱” 问题，加强与数学领域合作、招收数学背景研究生。
基函数神经网络理论
：传统 BP 神经网络存在难以全局收敛、隐神经元数难确定等局限，作者团队构建基函数神经网络，隐层神经元激励函数各不相同且正交或线性无关。从理论上证明其可逼近任意非线性系统，基于 BP 算法推导出与学习率无关、无需迭代的权值直接确定公式（基于伪逆），克服传统梯度下降法缺陷。针对隐神经元数确定难题，提出衍生算法（从少到多增加神经元直至满足精度）与筛减算法（删除权值绝对值过小的冗余神经元）。书中呈现 2009 年国家自然科学基金面上项目申报书，虽未获立项，但详细分析同行评审意见（如创新性不足、前期基础薄弱等）及对应改进方向，为后续研究提供思路。
多类神经网络学习理论与学习同质性
：以广东省自然科学基金项目申报为背景，研究多输入多输出神经网络权值直接确定方法，将其应用于非线性系统逼近与预测，探索网络结构自组织优化算法。同时，研讨前向误差回传神经网络与 Hopfield 型神经网络的学习同质性，揭示两者本质联系，探索新型网络向其他类型网络延拓可行性。此外，开发特殊时变神经网络求解时变系统问题，研究其工程应用，还开发对偶神经网络、基于 LVI 的原对偶神经网络等用于优化问题求解，为冗余机器臂运动规划提供算法支持。
神经网络权值与结构确定及海量数据挖掘应用
：重点推广单输入单输出神经网络模型至多输入单输出、多输入多输出系统，提出权值直接确定方法并理论证明其最优性，研究隐神经元数自动选取算法。尝试结合神经网络与高斯过程信息处理方法，开发低复杂度（O (N) 存储、低于 O (N²) 计算）算法应用于海量数据挖掘，降低矩阵运算与存储复杂度，提升数据挖掘性能。该研究于 2010 年成功申请高等学校博士学科点专项科研基金，书中详细呈现申请书内容，包括研究目的（多输入多输出模型研究、权值与结构确定、海量数据挖掘应用）、意义（克服 BP 缺陷、优化数据挖掘）、学术思想（结合生物神经特性与数学理论）、研究内容（模型构建、权值确定、结构优化、海量数据处理）及研究方案。

（三）机器人相关研究：聚焦冗余机器人运动规划，构建统一理论

冗余机器人实时运动规划统一理论
：针对冗余机器人冗余度实时解析难题，作者团队提出基于二次型优化的统一解析方案。传统基于伪逆的方法存在难以处理不等式约束、奇异情况生成不可行解等问题，而该方案将多种目标函数（如最小速度范数、重复运动、最小力矩等）归纳为二次型优化目标，以等式约束表述末端运动、不等式约束表述环境障碍、双端约束表述自身物理极限，应用递归神经网络（如对偶神经网络、基于 LVI 的原对偶神经网络）开发实时求解器。书中以 2007 年国家自然科学基金面上项目为例，完整呈现申请书、执行一年与两年的进展报告及结题报告。申请书详细阐述立项依据（冗余机器人应用意义、传统方法缺陷）、研究内容（速度层与加速度层运动规划数学描述、目标函数与约束转化）、研究目标（统一为二次规划问题、开发求解器）、关键问题（加速度层障碍物躲避、重复运动解析等）、研究方案（约束转化、目标函数优化、归纳为二次规划）及创新之处（统一框架、克服伪逆缺陷等）；进展报告与结题报告展示项目执行过程、成果（发表论文、培养研究生、专利申请）、学术交流情况，验证方案在 PUMA560、PA10 等机器臂模型上的有效性。
机械臂实物项目申请与进展
：介绍平面自由度串联冗余机械臂研制项目，呈现申请书原稿、执行一年与两年的进展报告。申请书明确研究内容（机械臂硬件设计、控制算法开发等）、预期目标（完成原型系统、发表论文与专利）、研究队伍与分工、研究基础；进展报告汇报项目阶段性成果，如机械臂结构设计进展、控制算法仿真验证情况等，为机械臂实物开发提供实践参考。

（四）神经网络与计算机协处理器项目：探索硬件实现，推动技术转化

以 2007 年广东省自然科学基金项目申请为例，研究开发用于计算机协处理器的元神经网络。元神经网络仅使用问题原决策变量，结构简单易硬件实现。书中详细介绍申请书内容，包括立项依据（协处理器在计算机领域的重要性、神经网络硬件实现潜力）、研究内容（实时数学问题如矩阵求逆、线性 / 非线性方程组求解等的元神经网络建模）、研究目标（建立元神经网络模型、硬件实现为协处理器并仿真验证）、关键问题（模型简化与硬件适配、协处理器仿真、参数优化）、研究方案（问题分析、模型开发、硬件实现探索、仿真验证）及创新之处（结合神经网络与协处理器技术，提升计算速度）。同时，附上相关论文 “简述协处理器发展历程及前景展望”，梳理协处理器从早期 80x87 芯片到 FPGA 协处理器的发展，分析 FPGA 协处理器优势（灵活性、低开发成本）与局限（时钟频率低），探讨其在高性能计算平台构建中的应用，为元神经网络协处理器研究提供行业背景参考。

（五）不同基金项目结题样例：规范呈现，提供参考模板

国家自然科学基金科学部主任项目
：以 2006 年立项的机器手臂基于二次规划的冗余度解析方案项目为例，呈现结题报告。报告总结项目研究内容（重复运动规划、双判据解析、二次规划神经网络求解器开发、冗余解析方案统一）、研究成果（发表论文 21 篇，含书中章节、期刊与会议论文，培养研究生 11 名，组织国际会议专题研讨会）、学术交流与人才培养情况，规范呈现项目执行全貌，为类似短期基金项目结题提供模板。
教育部留学回国人员科研启动基金
：以冗余机器手臂二次规划解析项目为例，呈现结题报告与经费使用情况表。结题报告汇报项目执行期间在重复运动、自运动、障碍物躲避、双判据解析、不同层方案等价性、神经网络求解器等方面的研究进展与成果（发表论文 14 篇），经费使用情况表清晰列出各项支出，为留学回国人员申请此类基金及结题提供参考。

四、本书特色与价值：兼具实用性、理论性与指导性

实用性强
：全书以真实基金项目申报书、进展报告、结题报告为核心内容，涵盖国家自然科学基金、广东省自然科学基金、教育部留学回国人员科研启动基金等多种类型，提供丰富模板，科研人员可直接参考格式与内容框架开展项目申报与总结。
理论深度足
：深入探讨神经网络与机器人领域关键理论问题，如时变问题求解、基函数神经网络权值与结构确定、冗余机器人运动规划统一理论等，提出创新方法与模型，附带详细数学推导与理论分析，为科研工作者提供理论支撑。
指导性全面
：不仅呈现成功案例，还剖析项目申报失败原因及同行评审意见，给出针对性改进建议；分享作者团队科研经验，如项目申请初期的困惑与解决方法，帮助科研新人少走弯路，同时为有经验研究者拓展思路，促进学术交流与合作。

总之，《神经网络与机器人科研项目申请与实践》是神经网络与机器人领域科研工作者的重要参考书籍，无论是项目申报、理论研究还是实践开展，都能从中获取有价值的信息与指导，助力科研工作者在相关领域高效开展研究并取得成果。