注册 登录 进入教材巡展
#
  • #

出版时间:2015年10月

出版社:中国科技出版传媒股份有限公司

以下为《混合神经网络(第二版)》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
  • 中国科技出版传媒股份有限公司
  • 9787030459329
  • 1-2
  • 50900
  • 0045169767-6
  • 平装
  • B5
  • 2015年10月
  • 360
  • 286
  • 工学
  • 计算机科学与技术
  • TP183
  • 计算机、电子等
  • 研究生、本科
内容简介
田雨波、陈风、张贞凯编著的《混合神经网络技术》在论述神经网络基本概念和基本原理的基础上,重点介绍混合神经网络技术,同时,介绍各种混合神经网络技术在电磁建模和优化问题中的应用。全书共11章,内容主要包括神经网络的基本概念、基础知识、BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络、粒子群神经网络、模糊神经网络、混沌神经网络、小波神经网络、知识神经网络和神经网络集成。
本书可供从事神经网络理论与技术、计算电磁学、电磁场工程等领域研究和开发工作的科技人员和高校教师参考阅读,也可作为高等院校相关专业的高年级本科生和研究生的教学用书。
目录

第二版前言


第一版前言


第1章  绪论


  1.1  神经网络的概念与分类


  1.2  神经网络的基本特征和基本功能


  1.3  神经网络的基本性质、优点及应用


  1.4  神经网络的性能指标及研究内容


  1.5  神经网络的发展简史、存在问题及发展趋势


  1.6  神经网络的电磁应用


  参考文献


第2章  基础知识


  2.1  神经网络模型


  2.2  神经网络的训练和学习


  2.3  神经网络的泛化能力


  2.4  神经网络训练用样本


  参考文献


第3章  BP神经网络


  3.1  BP神经网络结构


  3.2  BP学习算法


  3.3  BP神经网络应用要点


  3.4  BP算法的不足及改进


  3.5  BP神经网络应用


  参考文献


第4章  RBF神经网络


  4.1  网络结构和工作原理


  4.2  网络的生理学基础和数学基础


  4.3  常用的学习算法


  4.4  网络的特点及注意事项


  4.5  RBF神经网络应用


  4.6  RBF神经网络与BP神经网络的比较


  参考文献


第5章  HoprieId神经网络


  5.1  Hopfield神经网络简介


  5.2  神经动力学


  5.3  Lyapunov定理


  5.4  连续Hopfield神经网络


  5.5  离散Hopfield神经网络


  5.6  Hopfield神经网络应用


  5.7  Hopfield神经网络特点


  参考文献


第6章  粒子群神经网络


  6.1  粒子群优化算法


  6.2  粒子群神经网络原理及实现


  6.3  粒子群神经网络应用


  参考文献


第7章  模糊神经网络


  7.1  模糊理论


  7.2  模糊神经网络原理及实现


  7.3  模糊神经网络应用


  参考文献


第8章  混沌神经网络


  8.1  混沌理论


  8.2  混沌神经网络原理及实现


  8.3  混沌神经网络应用


  参考文献


第9章  小波神经网络


  9.1  小波分析概述


  9.2  小波神经网络原理及实现


  9.3  小波神经网络应用


  参考文献


第10章  知识神经网络


  10.1  知识神经网络基本概念


  10.2  基于局部保持投影的知识神经网络原理及实现


  10.3  基于局部保持投影的知识神经网络应用


  参考文献


第11章  神经网络集成


  11.1  神经网络集成基本概念


  11.2  神经网络集成实现方法


  11.3  神经网络集成的应用


  参考文献