神經(jīng)網(wǎng)絡及其在化學中的應用

定　價：￥25.00

作　者：	（斯洛文）Jure Zupan，（德）Johann Gasteiger著；潘忠孝，陳玲然譯
出版社：	中國科學技術(shù)大學出版社
叢編項：
標　簽：	人工神經(jīng)

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ISBN：	9787312011078	出版時間：	2000-05-01	包裝：	膠版紙
開本：	26cm	頁數(shù)：	204	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是作為課本而編寫的，因此，我們首先介紹神經(jīng)網(wǎng)絡的概念。最終將使你懂得采用商品化神經(jīng)網(wǎng)絡包，或是采用自編的程序去解決你的問題。本書的第一篇介紹神經(jīng)元、傳遞函數(shù)和“偏置”等的概念，與傳統(tǒng)的線性學習機做了比較，然后，描述神經(jīng)元與層的連接以及神經(jīng)元層之間的連接等。第二篇討論了單元層神經(jīng)元網(wǎng)絡。先闡述Hopfield網(wǎng)絡和ABAM（自適應雙向聯(lián)想記憶），然后，更詳細地闡述Kohonen網(wǎng)絡。Kohonen學習是神經(jīng)網(wǎng)絡提供的一種最重要的無監(jiān)督（或是自組織）學習方式，由進行訓練流程的樣本標志所生成的最有價值的結(jié)果。在第三篇中，討論了多層網(wǎng)絡以及在這些網(wǎng)絡中的學習，介紹了目標的對傳和誤差反向傳播的學習方案。對傳網(wǎng)絡由兩層構(gòu)成：上面層執(zhí)行Kohonen學習，輸出層執(zhí)行對目標加權(quán)的修正，這些目標從網(wǎng)絡的反向部分一端（即從輸出端）輸入到網(wǎng)絡中。誤差反向傳播是應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡學習方法?，F(xiàn)在，全部應用的90%是用誤差反向傳播學習來進行的至少在化學界情況是這樣。因此，這一方法將作更詳細地討論。

作者簡介

暫缺《神經(jīng)網(wǎng)絡及其在化學中的應用》作者簡介

圖書目錄

第一篇　基本概念
　第一章　說明
　第二章　神經(jīng)元
　第三章　聯(lián)接神經(jīng)元成網(wǎng)絡
第二篇　單層網(wǎng)絡
　第四章　Hopfield網(wǎng)絡
　第五章　自適應雙向聯(lián)想記憶（ABAM）
　第六章　Kohonen網(wǎng)絡
第三篇　多層網(wǎng)絡
　第七章　對傳網(wǎng)絡
　第八章　誤差反向傳播算法
第四篇　應用
　第九章　化學應用的總體評論
　第十章　橄欖油多組分分析數(shù)據(jù)的聚類
　第十一章　化學鍵的反應性
　第十二章　酒分析的HPLC優(yōu)化
　第十三章　定量構(gòu)效關(guān)系
　第十四章　親電芳香族取代反應
　第十五章　涂料制法的模型化和最優(yōu)化
　第十六章　故障檢測和過程控制
　第十七章　蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)
　第十八章　紅外譜－結(jié)構(gòu)相關(guān)
　第十九章　分子靜電勢的非線性投影
　第二十章　神經(jīng)網(wǎng)絡化學應用展望