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张良均 著 / 机械工业出版社 / 2008-02 / 平装
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上书时间2023-03-24
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神经网络实用教程
《神经网络实用教程》基于MATLAB6.5/7提供的神经网络工具箱,介绍了神经网络常用算法、优化算法及其混合编程实现。全书共分为6章,分别结合实例介绍了人工神经网络概述、实用神经网络模型与学习算法、神经网络算法优化、nnToolKit神经网络工具包、MATLAB混合编程技术、混合编程案例。附录中介绍了2NDN神经网络建模仿真平台。
《神经网络实用教程》可作为高校自动化、计算机、材料化工、机械工程、数学、电子工程、信息与信息处理等专业的教材和相关专业工程技术人员的参考书。
前言第1章人工神经网络概述1.1神经网络的基本概念1.1.1生物神经元的结构与功能特点1.1.2人工神经元模型1.1.3神经网络的结构及工作方式1.1.4神经网络的学习1.2神经网络的特点及其应用1.2.1神经网络的特点1.2.2神经网络的应用领域练习题第2章实用神经网络模型与学习算法2.1MATLAB快速入门2.1.1MATLAB界面组成2.1.2MATLAB基本运算2.1.3MATLAB绘图函数2.2感知器神经网络模型与学习算法2.2.1单层感知器2.2.2单层感知器的学习算法2.2.3单层感知器的MATLAB实现2.2.4多层感知器2.3线性神经网络模型与学习算法2.3.1线性神经元网络模型2.3.2线性神经网络的学习算法2.3.3线性神经网络的MATLAB实现2.4BP神经网络模型与学习算法2.4.1BP神经网络模型2.4.2BP网络的标准学习算法2.4.3BP神经网络学习算法的MATLAB实现2.5径向基函数神经网络模型与学习算法2.5.1RBF神经网络模型2.5.2RBF网络的学习算法2.5.3RBF网络学习算法的MATLAB实现2.6自组织神经网络模型与学习算法2.6.1自组织特征映射神经网络结构2.6.2自组织特征映射网络的学习算法2.6.3自组织网络学习算法的MATLAB实现2.7学习向量量化(LVQ)神经网络模型与学习算法2.7.1LVQ神经网络结构2.7.2LVQ神经网络的学习算法2.7.3LVQ神经网络学习算法的MATLAB实现2.8Elman神经网络算法模型与学习算法2.8.1Elman神经网络结构2.8.2Elman神经网络学习算法2.8.3Elman神经网络学习算法的MATLAB实现2.9Hopfield神经网络模型与学习算法2.9.1离散Hopfield神经网络2.9.2连续Hopfield神经网络2.9.3Hopfield神经网络的MATLAB实现2.10Boltzmann神经网络模型与学习算法2.10.1Boltzmann机的网络结构2.10.2Boltzmann机学习算法2.11模糊神经网络2.11.1模糊神经网络主要形式2.11.2模糊神经网络模型2.11.3模糊神经网络学习方法2.11.4模糊逻辑MATLAB函数练习题第3章神经网络优化方法3.1BP网络学习算法的改进3.1.1消除样本输入顺序影响的改进算法3.1.2附加动量的改进算法3.1.3采用自适应调整参数的改进算法……第4章nnToolKit神经网络工具包第5章MATLAB混合编程技术第6章混合编程案例附录2NDN神经网络建模仿真工具参考文献
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开播时间:09月02日 10:30