神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)用教程

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　　《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)用教程》基于MATLAB 6.5/7提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用算法、優(yōu)化算法及其混合編程實(shí)現(xiàn)。全書(shū)共分為6章，分別結(jié)合實(shí)例介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述、實(shí)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化、nnToolKit神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包、MATLAB混合編程技術(shù)、混合編程案例。附錄中介紹了2NDN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模仿真平臺(tái)?！　　渡窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)用教程》可作為高校自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、材料化工、機(jī)械工程、數(shù)學(xué)、電子工程、信息與信息處理等專(zhuān)業(yè)的教材和相關(guān)專(zhuān)業(yè)工程技術(shù)人員的參考書(shū)。

書(shū)籍目錄

前言第1章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念1.1.1 生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能特點(diǎn)1.1.2 人工神經(jīng)元模型1.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及工作方式1.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及其應(yīng)用1.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域練習(xí)題第2章 實(shí)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法2.1 MATLAB快速入門(mén)2.1.1 MATLAB界面組成2.1.2 MATLAB基本運(yùn)算2.1.3 MATLAB繪圖函數(shù)2.2 感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法2.2.1 單層感知器2.2.2 單層感知器的學(xué)習(xí)算法2.2.3 單層感知器的MATLAB實(shí)現(xiàn)2.2.4 多層感知器2.3 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法2.3.1 線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型2.3.2 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法2.3.3 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法2.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2.4.2 BP網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)算法2.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)2.5 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法2.5.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2.5.2 RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法2.5.3 RBF網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)2.6 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法2.6.1 自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2.6.2 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法2.6.3 自組織網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)2.7 學(xué)習(xí)向量量化（LVQ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法2.7.1 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2.7.2 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法2.7.3 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)2.8 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型與學(xué)習(xí)算法2.8.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2.8.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法2.8.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)2.9 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法2.9.1 離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.9.2 連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.9.3 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)2.10 Boltzmann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法2.10.1 Boltzmann機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2.10.2 Boltzmann機(jī)學(xué)習(xí)算法2.11 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.11.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要形式2.11.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2.11.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法2.11.4 模糊邏輯MATLAB函數(shù)練習(xí)題第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法3.1 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的改進(jìn)3.1.1 消除樣本輸入順序影響的改進(jìn)算法3.1.2 附加動(dòng)量的改進(jìn)算法3.1.3 采用自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)的改進(jìn)算法……第4章 nnToolKit神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包第5章 MATLAB混合編程技術(shù)第6章 混合編程案例附錄 2NDN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模仿真工具參考文獻(xiàn)

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