神經(jīng)計算與生長自組織網(wǎng)絡(luò)

內(nèi)容概要

　　《神經(jīng)計算與生長自組織網(wǎng)絡(luò)》分前后兩個部分。前一部分主要討論神經(jīng)計算的基本概念原理及幾個主要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。包括神經(jīng)計算概述、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)及其特性、神經(jīng)感知器、自適應(yīng)線性元件、多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)等。后一部分是作者在德國圖賓根大學(xué)攻讀博士學(xué)位期間及近來的一些研究成果。具體內(nèi)容包括古典變拓?fù)渖窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織變拓?fù)渖窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)、生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)及其變種、外生長型神經(jīng)元結(jié)構(gòu)、多生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)、雙生長神經(jīng)氣網(wǎng)絡(luò)等。全書內(nèi)容取材新穎，主題專一，深入淺出，注重算法的理論依據(jù)、應(yīng)用思路及應(yīng)用效果，體現(xiàn)了國內(nèi)外在該領(lǐng)域的最新研究成果?！渡窠?jīng)計算與生長自組織網(wǎng)絡(luò)》可作為從事計算智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、信息可視化等研究的科研人員的參考資料，也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教師、碩士研究生及博士研究生的專業(yè)參考書。

作者簡介

程國建，男，副教授，碩士生導(dǎo)師，1964年出生，籍貫陜西，德國圖賓根大學(xué)(Tubingen Universitat)理學(xué)博士(Dr.rer.nat.)。于1997年3月至2002年2月留學(xué)德國圖賓根大學(xué)，師從國際知名的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家Andreas Zell教授。2001年11月份通過博士論文答辯及畢業(yè)考試，獲理學(xué)博士學(xué)位。留學(xué)期間在重要學(xué)術(shù)期刊(如《神經(jīng)計算及應(yīng)用》)及國際學(xué)術(shù)會議上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)研究論文，主要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)是提出了多神經(jīng)元細(xì)胞生長、外細(xì)胞生長、雙神經(jīng)氣生長等自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，改善了自組織學(xué)習(xí)的精度及收斂速度。撰寫的英文版博士論文《自組織變拓?fù)渖窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)之生長型學(xué)習(xí)》也于2002年由德國Shaker出版社出版。

書籍目錄

第1章神經(jīng)計算概述1.1神經(jīng)計算的基本原理與發(fā)展簡史1.2神經(jīng)計算的生物學(xué)機(jī)理1.2.1生物神經(jīng)元及其結(jié)構(gòu)1.2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義1.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟可以做什么1.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型特征1.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型1.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)及其特性2.1生物神經(jīng)元的抽象模型2.2人工神經(jīng)元模型2.3激勵函數(shù)類型2.4神經(jīng)元的層次排列2.5多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)系統(tǒng)與動態(tài)系統(tǒng)2.6.1連續(xù)時間動態(tài)系統(tǒng)2.6.2離散時間動態(tài)系統(tǒng)2.6.3一個連續(xù)時間正弦信號發(fā)生器2.6.4一個離散時間正弦信號發(fā)生器2.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程第3章神經(jīng)感知器3.1感知器的數(shù)學(xué)模型3.2感知器作為模式分類器3.3具有三個突觸的感知器實例3.4感知器的權(quán)值選擇3.5感知器學(xué)習(xí)規(guī)則3.6一個修正的感知器學(xué)習(xí)規(guī)則3.7平面與立方體相交的一個二維實例第4章自適應(yīng)線性元件4.1自適應(yīng)線性元件概述4.2對一個戶變量函數(shù)的線性逼近4.3最陡梯度下降法4.4LMS學(xué)習(xí)規(guī)則4.5序貫遞歸算法第5章多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.1多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述5.2多層感知器5.3誤差的反向傳播5.4單隱層感知器的BP算法5.4.1輸出層計算5.4.2隱層計算5.5MLP的一個圖像編碼應(yīng)用實例第6章徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)6.1徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)概述6.2RBF網(wǎng)絡(luò)的基本理論6.3RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)6.4RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法6.5RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)小結(jié)第7章古典生長型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.1引言7.2離散型生長神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.2.1堆砌式網(wǎng)絡(luò)7.2.2寶塔式網(wǎng)絡(luò)7.2.3爆發(fā)式網(wǎng)絡(luò)7.3連續(xù)型生長神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.3.1約束庫倫能量網(wǎng)絡(luò)7.3.2級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.3.3資源配置網(wǎng)絡(luò)7.4小結(jié)7.5附注——Pocket算法第8章生長型自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.1競爭學(xué)習(xí)律8.2自組織映射網(wǎng)絡(luò)8.2.1自組織映射網(wǎng)絡(luò)之拓?fù)?.2.2自組織映射網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法8.3其他自組織映射模型8.3.1學(xué)習(xí)矢量量化8.3.2動態(tài)學(xué)習(xí)矢量量化8.3.3內(nèi)插型自組織映射8.4生長自組織映射網(wǎng)絡(luò)8.4.1自組織表面8.4.2演化自組織映射8.4.3增量式網(wǎng)格生長8.4.4生長層次自組織映射第9章生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)及其變種9.1引言9.2生長神經(jīng)元模型9.2.1GCS網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?.2.2GCS學(xué)習(xí)算法9.2.3監(jiān)督學(xué)習(xí)生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)9.3動態(tài)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)9.3.1動態(tài)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)機(jī)理9.3.2動態(tài)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)算法描述9.3.3討論9.4樹型生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)9.4.1TreeGCS網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?.4.2TreeGCS算法描述9.4.3討論9.5概率生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)9.5.1數(shù)學(xué)背景9.5.2PGCS算法描述9.5.3討論9.6附注——Voronoi棋盤及Delaunay三角形剖分第10章外生長型神經(jīng)元結(jié)構(gòu)10.1引言10.2外生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)機(jī)理10.2.1EGCS的凸權(quán)外長10.2.2EGCS的凹權(quán)外長10.2.3外生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的兩個變種10.3外生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的監(jiān)督學(xué)習(xí)10.4二維外生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法描述10.5對EGCS的測試10.5.1測試1——雙螺旋問題10.5.2測試2——基于聲納的巖石分類10.6對化學(xué)氣體傳感器的數(shù)據(jù)評價10.6.1咖啡品牌識別10.6.2甲苯、辛烷、丙醇及其混合物濃度預(yù)測10.7小結(jié)第11章多生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)11.1引言11.2多生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)機(jī)理11.2.1多生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的監(jiān)督學(xué)習(xí)11.2.2Voronoi域的計算11.3二維監(jiān)督型多生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)算法描述11.4對多生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的測試11.4.1測試1——雙螺旋問題11.4.2測試2——基于聲納的巖石分類11.5用多生長神經(jīng)元結(jié)構(gòu)求解模式識別問題11.5.1玻璃鑒別問題11.5.2馬病診斷問題11.5.3大豆病蟲害識別11.5.4信用卡認(rèn)定預(yù)測第12章雙生長神經(jīng)氣網(wǎng)絡(luò)12.1神經(jīng)氣網(wǎng)絡(luò)12.2生長神經(jīng)氣算法12.2.1生長神經(jīng)氣網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?2.2.2生長神經(jīng)氣學(xué)習(xí)算法12.2.3生長神經(jīng)氣網(wǎng)絡(luò)主要特征12.3雙生長神經(jīng)氣網(wǎng)絡(luò)12.3.1雙生長神經(jīng)氣機(jī)理12.3.2雙生長神經(jīng)氣的監(jiān)督學(xué)習(xí)12.4二維監(jiān)督生長神經(jīng)氣算法描述12.5雙生長神經(jīng)氣網(wǎng)絡(luò)測試12.6雙生長神經(jīng)氣用于疾病診斷12.6.1Wisconsin乳腺癌診斷12.6.2大豆病蟲害鑒別問題12.7附注——競爭Hebb學(xué)習(xí)參考文獻(xiàn)

圖書封面

圖書標(biāo)簽Tags

無

評論、評分、閱讀與下載

---

    神經(jīng)計算與生長自組織網(wǎng)絡(luò) PDF格式下載

---