人工神經網絡技術及其應用

第一章 概論
1.1 人工神經網絡的發(fā)展與現(xiàn)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(shù)神經網絡
3.1 函數(shù)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