人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊信號處理

內容概要

　　《人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊信號處理》是“數(shù)字信號處理參考教材系列”之一。該系列共分三部分，即基礎部分、提高部分和應用部分?！度斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡與模糊信號處理》屬于應用部分?！　惺紫冉榻B人工神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論的信號處理概要；其次作為神經(jīng)網(wǎng)絡的典型的例子介紹階梯型及相互結合型的神經(jīng)網(wǎng)絡以及基于它們的信號處理，還介紹模糊推論和模糊信號處理等；最后示出神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊信號處理的種種應用實例，介紹今后以高度智能化系統(tǒng)為目標的人工并列處理模型和智能信號處理等?！　　度斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡與模糊信號處理》可作為大學相關專業(yè)的本科生及研究生的教材或參考用書，亦可供相關領域的技術人員及研究人員參考。

作者簡介

作者：(日本)萩原將文 (日本)山口亨 (日本)谷萩隆嗣 譯者：馬炫

書籍目錄

第1章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊信號處理概述1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡1.1.1 背景1.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊理論1.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的興起1.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展1.1.5 人類的大腦1.1.6 神經(jīng)細胞的模型化1.1.7 各種神經(jīng)網(wǎng)絡1.1.8 神經(jīng)網(wǎng)絡的特征1.1.9 神經(jīng)網(wǎng)絡應用舉例1.2 模糊信號處理1.2.1 模糊集合1.2.2 模糊控制向工業(yè)系統(tǒng)的普及1.2.3 以智能信號處理為目標1.2.4 模糊信號處理和數(shù)值信號的符號化1.2.5 模糊信號處理和神經(jīng)網(wǎng)絡的融合1.3 前景展望第2章 層次型神經(jīng)網(wǎng)絡的信號處理2.1 層次型神經(jīng)網(wǎng)絡概要2.2 反向傳播2.2.1 反向傳播的基礎2.2.2 反向傳播算法2.2.3 學習的快速化2.2.4 網(wǎng)絡結構的優(yōu)化2.2.5 反向傳播應用舉例2.3 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡2.3.1 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡基礎2.3.2 RBF網(wǎng)絡和BP網(wǎng)絡的比較2.3.3 RBF網(wǎng)絡2.4 自組織化映射2.4.1 無教師學習2.4.2 自組織化映射2.5 學習向量量化2.5.1 學習向量量化2.5.2 LVQ1算法2.5.3 LVQ2算法第3章 互聯(lián)型神經(jīng)網(wǎng)絡的信號處理3.1 互聯(lián)型神經(jīng)網(wǎng)絡概要3.2 霍普菲爾德網(wǎng)絡3.2.1 基于相關的聯(lián)想存儲原理3.2.2 霍普菲爾德網(wǎng)絡3.3 BAM及其改進3.3.1 BAM的構成及工作原理3.3.2 PRLAB3.4 玻爾茲曼機和MFT學習3.4.1 玻爾茲曼機的學習算法概要3.4.2 玻爾茲曼分布3.4.3 玻爾茲曼機的學習算法3.4.4 MFT學習算法第4章 模糊性和模糊集合4.1 模糊集合的思想4.2 模糊集合與模糊性的表示4.2.1 隸屬函數(shù)4.2.2 n-cube的模糊性表示4.2.3 模糊系統(tǒng)和神經(jīng)元網(wǎng)絡的共同點4.3 模糊集合的運算4.3.1 模糊補集4.3.2 模糊并集4.3.3 模糊交集4.4 概念模糊集合4.5 模糊度和不確定性第5章 模糊推理和模糊信號處理5.1 模糊推理的思想5.2 模糊信號處理中的推理5.2.1 模糊規(guī)則5.2.2 模糊推理5.3 應用神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊推理5.3.1 模糊系統(tǒng)角度上的神經(jīng)網(wǎng)絡5.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡角度上的模糊系統(tǒng)5.3.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的分類和推理方法概要5.3.4 模糊聯(lián)想推理5.4 模糊信號處理和模糊控制5.4.1 模糊控制的系統(tǒng)構成和穩(wěn)定性5.4.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的學習性5.4.3 模糊控制中的學習性和穩(wěn)定性第6章 神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊信號處理應用6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的應用6.1.1 應用于模式識別6.1.2 應用于手語-聲音接口6.1.3 應用于氣象預測6.1.4 電子寵物中的應用6.2 模糊信號處理的應用6.2.1 建筑相關領域中的應用6.2.2 交通系統(tǒng)領域中的應用6.2.3 輔助設計領域中的應用6.2.4 汽車領域中的應用第7章 人類的并行處理模型和智能信號處理7.1 聯(lián)想存儲的智能信號處理7.1.1 情節(jié)記憶7.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的情節(jié)聯(lián)想存儲7.1.3 混沌神經(jīng)元7.1.4 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的聯(lián)想存儲7.2 聯(lián)想存儲的模糊聯(lián)想處理7.2.1 手語交互式接口7.2.2 智能機器人及其學習7.3 新型智能信號處理7.3.1 模糊聯(lián)想存儲系統(tǒng)中的混沌回想7.3.2 基于混沌回想的構思功能和自組織化7.3.3 并行處理以及進化和淘汰模型附錄 模糊系統(tǒng)與穩(wěn)定性A.1 線性系統(tǒng)中有理函數(shù)的不可約分解表示A.1.1 符號定義A.1.2 不可約分解表示A.1.3 內部穩(wěn)定性A.1.4 強穩(wěn)定化的可能性A.1.5 小增益定理A.2 基于等價多重線性系統(tǒng)的模型系統(tǒng)的公式化A.2.1 同化多重線性系統(tǒng)和模糊控制器A.2.2 同時穩(wěn)定化問題A.2.3 凸結合型多重補償器問題A.3 實現(xiàn)基于在線穩(wěn)定判別條件導出的學習控制A.3.1 直升機的模糊模型A.3.2 模糊模型式控制器A.3.3 直升機控制用模糊控制器的穩(wěn)定性談論參考文獻索引

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《人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊信號處理》由科學出版社出版。

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