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人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊信號處理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊信號處理

定 價:¥18.00

作 者: (日)萩原將文,(日)山口亨,(日)谷萩隆嗣著;馬炫譯
出版社: 科學出版社
叢編項: 數(shù)字信號處理參考教材系列
標 簽: 通信技術理論與基礎

ISBN: 9787030115164 出版時間: 2003-09-01 包裝: 平裝
開本: 21cm 頁數(shù): 217 字數(shù):  

內容簡介

  本書是“數(shù)字信號處理參考教材系列”之一。該系列共分三部分,即基礎部分、提高部分和應用部分。本書屬于應用部分。<br>書中首先介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論的信號處理概要;其次作為神經(jīng)網(wǎng)絡的典型的例子介紹階梯型及相互結合型的神經(jīng)網(wǎng)絡以及基于它們的信號處理,還介紹模糊推論和模糊信號處理等;最后示出神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊信號處理的種種應用實例,介紹今后以高度智能化系統(tǒng)為目標的人工并列處理模型和智能信號處理等。<br>本書可作為大學相關專業(yè)的本科生及研究生的教材或參考用書,亦可供相關領域的技術人員及研究人員參考。

作者簡介

暫缺《人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊信號處理》作者簡介

圖書目錄

第1章人工神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊信號處理概述
1.1神經(jīng)網(wǎng)絡
1.1.1背景
1.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊理論
1.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡的興起
1.1.4神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展
1.1.5人類的大腦
1.1.6神經(jīng)細胞的模型化
1.1.7各種神經(jīng)網(wǎng)絡
1.1.8神經(jīng)網(wǎng)絡的特征
1.1.9神經(jīng)網(wǎng)絡應用舉例
1.2模糊信號處理
1.2.1模糊集合
1.2.2模糊控制向工業(yè)系統(tǒng)的普及
1.2.3以智能信號處理為目標
1.2.4模糊信號處理和數(shù)值信號的符號化
1.2.5模糊信號處理和神經(jīng)網(wǎng)絡的融合
1.3前景展望
第2章層次型神經(jīng)網(wǎng)絡的信號處理
2.1層次型神經(jīng)網(wǎng)絡概要
2.2反向傳播
2.2.1反向傳播的基礎
2.2.2反向傳播算法
2.2.3學習的快速化
2.2.4網(wǎng)絡結構的優(yōu)化
2.2.5反向傳播應用舉例
2.3徑向基函數(shù)網(wǎng)絡
2.3.1徑向基函數(shù)網(wǎng)絡基礎
2.3.2RBF網(wǎng)絡和BP網(wǎng)絡的比較
2.3.3RBF網(wǎng)絡
2.4自組織化映射
2.4.1無教師學習
2.4.2自組織化映射
2.5學習向量量化
2.5.1學習向量量化
2.5.2LVQ1算法
2.5.3LVQ2算法
第3章互聯(lián)型神經(jīng)網(wǎng)絡的信號處理
3.1互聯(lián)型神經(jīng)網(wǎng)絡概要
3.2霍普菲爾德網(wǎng)絡
3.2.1基于相關的聯(lián)想存儲原理
3.2.2霍普菲爾德網(wǎng)絡
3.3BAM及其改進
3.3.1BAM的構成及工作原理
3.3.2PRLAB
3.4玻爾茲曼機和MFT學習
3.4.1玻爾茲曼機的學習算法概要
3.4.2玻爾茲曼分布
3.4.3玻爾茲曼機的學習算法
3.4.4MFT學習算法
第4章模糊性和模糊集合
4.1模糊集合的思想
4.2模糊集合與模糊性的表示
4.2.1隸屬函數(shù)
4.2.2n-cube的模糊性表示
4.2.3模糊系統(tǒng)和神經(jīng)元網(wǎng)絡的共同點
4.3模糊集合的運算
4.3.1模糊補集
4.3.2模糊并集
4.3.3模糊交集
4.4概念模糊集合
4.5模糊度和不確定性
第5章模糊推理和模糊信號處理
5.1模糊推理的思想
5.2模糊信號處理中的推理
5.2.1模糊規(guī)則
5.2.2模糊推理
5.3應用神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊推理
5.3.1模糊系統(tǒng)角度上的神經(jīng)網(wǎng)絡
5.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡角度上的模糊系統(tǒng)
5.3.3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的分類和推理方法概要
5.3.4模糊聯(lián)想推理
5.4模糊信號處理和模糊控制
5.4.1模糊控制的系統(tǒng)構成和穩(wěn)定性
5.4.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的學習性
5.4.3模糊控制中的學習性和穩(wěn)定性
第6章神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊信號處理應用
6.1神經(jīng)網(wǎng)絡的應用
6.1.1應用于模式識別
6.1.2應用于手語-聲音接口
6.1.3應用于氣象預測
6.1.4電子寵物中的應用
6.2模糊信號處理的應用
6.2.1建筑相關領域中的應用
6.2.2交通系統(tǒng)領域中的應用
6.2.3輔助設計領域中的應用
6.2.4汽車領域中的應用
第7章人類的并行處理模型和智能信號處理
7.1聯(lián)想存儲的智能信號處理
7.1.1情節(jié)記憶
7.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡的情節(jié)聯(lián)想存儲
7.1.3混沌神經(jīng)元
7.1.4混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的聯(lián)想存儲
7.2聯(lián)想存儲的模糊聯(lián)想處理
7.2.1手語交互式接口
7.2.2智能機器人及其學習
7.3新型智能信號處理
7.3.1模糊聯(lián)想存儲系統(tǒng)中的混沌回想
7.3.2基于混沌回想的構思功能和自組織化
7.3.3并行處理以及進化和淘汰模型
附錄模糊系統(tǒng)與穩(wěn)定性
A.1線性系統(tǒng)中有理函數(shù)的不可約分解表示
A.1.1符號定義
A.1.2不可約分解表示
A.1.3內部穩(wěn)定性
A.1.4強穩(wěn)定化的可能性
A.1.5小增益定理
A.2基于等價多重線性系統(tǒng)的模型系統(tǒng)的公式化
A.2.1同化多重線性系統(tǒng)和模糊控制器
A.2.2同時穩(wěn)定化問題
A.2.3凸結合型多重補償器問題
A.3實現(xiàn)基于在線穩(wěn)定判別條件導出的學習控制
A.3.1直升機的模糊模型
A.3.2模糊模型式控制器
A.3.3直升機控制用模糊控制器的穩(wěn)定性談論
參考文獻
索引

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