混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

定　價：￥70.00

作　者：	田雨波編著
出版社：	科學出版社
叢編項：
標　簽：	人工智能

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ISBN：	9787030248138	出版時間：	2009-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	381	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)》在論述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念和基本原理的基礎(chǔ)上，重點介紹了混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，同時，給出各種混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在電磁建模和優(yōu)化問題中的應用。全書共分12章，內(nèi)容主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、基礎(chǔ)知識、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成等。同時，書后附錄給出相關(guān)程序?！痘旌仙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)》可供從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與技術(shù)、計算電磁學、電磁場工程等領(lǐng)域研究和開發(fā)工作的科技人員和高校教師參考閱讀，也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的高年級本科生和研究生的教學用書。

作者簡介

暫缺《混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章緒論
1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念與分類
1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征和基本功能
1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本性質(zhì)、優(yōu)點及應用
1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能指標及研究內(nèi)容
1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展簡史、存在問題及發(fā)展趨勢
1.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電磁應用
參考文獻
第2章基礎(chǔ)知識
2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練和學習
2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力
2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練用樣本
參考文獻
第3章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
3.2 BP學習算法
3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用要點
3.4 BP算法的不足及改進
3.5 應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行微帶貼片天線設(shè)計
參考文獻
第4章 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和工作原理
4.2 網(wǎng)絡(luò)的生理學基礎(chǔ)和數(shù)學基礎(chǔ)
4.3 常用的學習算法
4.4 網(wǎng)絡(luò)的特點及注意事項
4.5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
參考文獻
第5章 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
5.2 神經(jīng)動力學
5.3 Lyapunov定理
5.4 連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.5 離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.6 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用
5.7 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點
參考文獻
第6章隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.1 Boltzmann機
6.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機訓練
6.3 模擬退火算法
參考文獻
第7章遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.1 遺傳算法
7.2 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及實現(xiàn)
7.3 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用
參考文獻
第8章粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.1 粒子群優(yōu)化算法
8.2 粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及實現(xiàn)
8.3 粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用
參考文獻
第9章模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.1 模糊理論
9.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及實現(xiàn)
9.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用
參考文獻
第10章混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10.1 混沌理論
10.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及實現(xiàn)
10.3 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用
參考文獻
第11章小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
11.1 小波分析
11.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及實現(xiàn)
11.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用
參考文獻
第12章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成
12.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成基本知識
12.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的應用
參考文獻
附錄
附錄1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序
附錄2 基于梯度算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序
附錄3 基于聚類法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序
附錄4 基于正交最小二乘算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序
附錄5 遺傳算法源程序
附錄6 粒子群算法源程序
附錄7 粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序
附錄8 粒子群算法和BP算法相結(jié)合優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序(1)
附錄9 粒子群算法和BP算法相結(jié)合優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序(2)
附錄10 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序
附錄11 基于十進制粒子群優(yōu)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成源程序
附錄12 基于二進制粒子群優(yōu)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成源程序