人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模擬進化計算

內(nèi)容概要

　　本書較系統(tǒng)全面地討論了人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模擬進化計算的理論和工程應用，特別在學習理論和網(wǎng)絡結構選擇、動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡、貝葉斯方法的應用以及模擬進化計算中的一些理論問題等方面的論述更為系統(tǒng)深入。講解中力求講清物理概念，以便讀者深入理解一些主要方法的思路?！　〉?版加強了關于統(tǒng)計學習理論、核方法與支持向量機、自組織網(wǎng)絡的靈活應用，盲信號處理等方面的內(nèi)容;增加了神經(jīng)網(wǎng)絡在生物信息學和金融方面應用的實例，以及最近的一些參考文獻，以便反映這一領域的新進展;為了便于掌握主要內(nèi)容，對章節(jié)順序也做了調(diào)整,模擬進化計算部分增加了分布估計算法一章?！　”緯m合用作研究生課程教材，或作為希望深入學習神經(jīng)網(wǎng)絡和進化計算的科技工作者的自學參考書。

作者簡介

　　閻平凡，清華大學自動化系教授，博士生導師。1955年畢業(yè)于清華大學電機系。著有《神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊控制》、翻譯《神經(jīng)網(wǎng)絡理論》（譯自俄文），發(fā)表學術論文50余篇。

書籍目錄

第1章　緒論第2章　前饋網(wǎng)絡第3章　徑向基函數(shù)網(wǎng)絡第4章　學習理論與網(wǎng)絡結構選擇第5章　核方法與支持向量機第6章　自組織系統(tǒng)(Ⅰ)——Hebb學習第7章　自組織系統(tǒng)(Ⅱ)——競爭學習第8章　自組織系統(tǒng)(Ⅲ)——基于信息論的模型第9章　動態(tài)信號與系統(tǒng)的處理第10章　多神經(jīng)網(wǎng)絡集成第11章　反饋網(wǎng)絡與聯(lián)想存儲器第12章　神經(jīng)網(wǎng)絡用于優(yōu)化計算第13章　神經(jīng)網(wǎng)絡中的動力學問題第14章　誤差函數(shù)與參數(shù)優(yōu)化方法第15章　貝葉斯方法第16章　神經(jīng)網(wǎng)絡在信號處理中的應用第17章　進化計算概論與進化策略第18章　遺傳算法及其理論分析第19章　遺傳算法的設計與實現(xiàn)第20章　遺傳算法在神經(jīng)網(wǎng)絡中的應用第21章　遺傳算法在作業(yè)調(diào)度中的應用第22章　分布估計算法索引

編輯推薦

　　《人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模擬進化計算》適合用作研究生課程教材，或作為希望深入學習神經(jīng)網(wǎng)絡和進化計算的科技工作者的自學參考書。

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