人工神經網絡技術及其應用

內容概要

本書由人工精神網絡原理和人工神經網絡應用兩部分組成。第一部分介紹前饋神經網絡、徑向基神經網絡、模糊神經網絡、Hopfied神經網絡、小波神經網絡的構成原理及學習算法；第二部分介紹神經網絡在信號與圖像處理和自動控制中的應用，內容涉及神經網絡圖像分析和圖像識別、神經網絡用于優(yōu)化、神經網絡系統(tǒng)識別、神經網絡非線性預測控制，以及神經網絡故障診斷等方面。    本書可作為電子信息類專業(yè)大學本科生及研究生的教學參考書，也可供相關領域的工程技術人員和研究人員參考。

書籍目錄

第一章 概論  1.1 人工神經網絡的發(fā)展與現狀  1.2 人工神經元模型  1.3 用有向圖表示神經網絡  1.4 網絡結構及工作方式  1.5 神經網絡的學習第二章 前饋型神經網絡  2.1 線性閾值單元組成的前饋網絡  2.2 非線性變換單元組成的前饋網絡  2.3 應用舉例第三章 徑向基函數神經網絡  3.1 函數逼近與內插  3.2 正規(guī)化理論  3.3 RBF網絡的學習  3.4 RBF網絡的一些變形  3.5 模糊神經網絡  3.6 RBF網絡應用第四章 小波神經網絡  4.1 引言  4.2 小波變換  4.3 多分辨率分析  4.4 小波神經網絡的結構形式  4.5 小波神經網絡的學習算法  4.6 不波網絡的應用第五章 Hopfield反饋神經網絡  5.1 聯(lián)想存儲器  5.2 反饋網絡  5.3 用反饋網絡作聯(lián)想存儲器  5.4 相關學習算法  5.5 反饋網絡用于優(yōu)化計算第六章 神經網絡應用于信號和圖像處理   6.1 LS準則下的神經網絡自適應濾波  6.2 基于神經網絡的譜估計  6.3 基于神經網絡的高階譜估計  6.4 細胞神經網絡用于圖像處理  6.5 腹水脫落癌細胞的識別研究第七章 神經網絡用于自動控制  7.1 概述  7.2 基于神經網絡的系統(tǒng)辨識  7.3 基于神經網絡的非線性預測控制  7.4 基于神經網絡模型的柴油調合非線性控制和在線優(yōu)化  7.5 基于神經網絡的化工過程動態(tài)監(jiān)控參考文獻

圖書封面

評論、評分、閱讀與下載

---

    人工神經網絡技術及其應用 PDF格式下載

---