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作者:
蒋宗礼 著
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出版社:
高等教育出版社
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ISBN:
9787040101973
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出版时间:
2003-02
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版次:
1
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装帧:
平装
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开本:
16开
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纸张:
胶版纸
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页数:
114页
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作者:
蒋宗礼 著
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出版社:
高等教育出版社
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ISBN:
9787040101973
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出版时间:
2003-02
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版次:
1
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装帧:
平装
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￥12.40
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九五品
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商品描述：
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基本信息
书名:人工神经网络导论
定价：12.4元
作者:蒋宗礼 著
出版社：高等教育出版社
出版日期：2003-02-01
ISBN：9787040101973
字数：
页码：114
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
《人工神经网络导论》依照简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络。内容包括：智能系统描述模型，人工神经网络方法的特点；基本人工神经元模型，人工神经网络的基本拓扑特性，存储性能及学习；感知器与线性不可分问题，Ifcc学习律，Efmub规则；CQ算法及其原理分析，算法改进讨论；对传网的结构及其运行，对传网的初始化与训练算法；统计网络的训练与收敛性分析；Ipgjqfme 网络及稳定性，Boltzman机；双联存储网络的结构及训练；BSU 模型的结构分析与实现。 《人工神经网络导论》适合于研究生和本科高年级学生使用，也可供有关学生、科技人员参考。
目录
章 引言1.1 人工神经网络的提出1.1.1 智能与人工智能1.1.2 物理符号系统1.1.3 联接主义观点1.1.4 两种模型的比较1.2 人工神经网络的特点1.2.1 人工神经网络的概念1.2.2 学习能力1.2.3 基本特征的自动提取1.2.4 信息的分布存放1.2.5 适用性问题1.3 历史回顾1.3.1 萌芽期1.3.2 高潮期1.3.3 反思期1.3.4 第二高潮期1.3.5 再认识与应用研究期练习题第二章 人工神经网络基础2.1 生物神经网络2.2 人工神经元2.2.1 人工神经元的基本构成2.2.2 激活函数(ActivationFunction)2.2.3 M-P模型2.3 A.工神经网络的拓扑特性2.3.1 联接模式2.3.2 网络的分层结构2.4 存储与映射2.5 人工神经网络的训练。2.5.1 无导师学习2.5.2 有导师学习练习题第三章 感知器3.1 感知器与人工神经网络的早期发展3.2 感知器的学习算法3.2.1 离散单输出感知器训练算法3.2.2 离散多输出感知器训练算法3.2.3 连续多输出感知器训练算法3.3 线性不可分问题3.3.1 异或(Exclusive-0R)问题3.3.2 线性不可分问题的克服练习题第四章 BP网络4.1 概述4.2 基本BP算法4.2.1 网络的构成4.2.2 训练过程概述4.2.3 误差传播分析4.2.4 基本的BP算法4.3 算法的改进4.4 算法的实现4.5 算法的理论基础4.6 几个问题的讨论练习题第五章 对传网5.1 网络结构5.2 网络的正常运行5.2.1 Kohonen层5.2.2 Grossberg层5.3 Kohonen层的训练5.3.1 输入向量的预处理5.3.2 训练5.4 Kohonen层联接权的初始化方法5.5 Grossberg层的训练5.6 补充说明练习题第六章 非确定方法6.1 基本的非确定训练算法6.2 模拟退火算法6.3 Cauchy训练6.4 相关的几个问题练习题一第七章 循环网络7.1 循环网络的组织7.2 稳定性分析7.3 统计Hopfield网与Boltzmann机7.4 双联存储器的结构7.5 异相联存储7.6 其他的双联存储器7.7 Hopfield网用于解决TSP问题练习题第八章 自适应共振理论8.1 ART的结构8.2 ART的初始化8.2.1 T的初始化8.2.2 B的初始化8.2.3 p的初始化8.3 ART的实现练习题参考文献
作者介绍
序言
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