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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)用教程

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)用教程

定 價(jià):¥25.00

作 者: 楊建剛 編著
出版社: 浙江大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787308024532 出版時(shí)間: 2002-03-01 包裝:
開本: 16開 頁數(shù): 249 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書系統(tǒng)地介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型模型的原理、算法,并對遺傳算法的基本原理也作了簡單介紹。全書共分九章,內(nèi)容包括:概述、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型、BP網(wǎng)絡(luò)(誤差反向傳播算法)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型、Boltz-mann機(jī)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、聯(lián)想記憶模型、CMAC模型、遺傳算法原理。為了方便讀者在運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法求解實(shí)際問題時(shí)的需要,在書中的附錄中分別給出了:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中的一些常用數(shù)學(xué)方法、用C語言編寫的一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遺傳算法的源程序,供讀者參考。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已在許多領(lǐng)域獲得成功運(yùn)用。本書是為以應(yīng)用為主要目的的各專業(yè)研究生和高年級本科生編寫的教材,也可供從事人工智能、信息處理研究和應(yīng)用的科技人員學(xué)習(xí)參考。

作者簡介

暫缺《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)用教程》作者簡介

圖書目錄

第1章  概述                  
 1. 1  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展                  
 1. 2  生物神經(jīng)元                  
 1. 3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成                  
 1. 4  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1943-1992)的主要研究工作                  
                   
 第2章  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型                  
 2. 1  MP模型                  
 2. 2  感知器模型                  
 2. 3  自適應(yīng)線性神經(jīng)元                  
                   
 第3章  EBP網(wǎng)絡(luò)(反向傳播算法)                  
 3. 1  含隱層的前饋網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則                  
 3. 2  Sigmoid激發(fā)函數(shù)下的BP算法                  
 3. 3  BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測試                  
 3. 4  BP算法的改進(jìn)                  
 3. 5  多層網(wǎng)絡(luò)BP算法的程序設(shè)計(jì)                  
                   
 第4章  Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型                  
 4. 1  離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 4. 2  連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 4. 3  旅行商問題(TSP)的HNN求解                  
                   
 第5章  隨機(jī)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 5. 1  模擬退火算法                  
 5. 2  Boltzmann機(jī)                  
 5. 3  Gaussian機(jī)                  
                   
 第6章  自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 6. 1  競爭型學(xué)習(xí)                  
 6. 2  自適應(yīng)共振理論(ART)模型                  
 6. 3  自組織特征映射(SOM)模型                  
 6. 4  CPN模型                  
                   
 第7章  聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 7. 1  聯(lián)想記憶基本特點(diǎn)                  
 7. 2  線性聯(lián)想記憶(LAM)模型                  
 7. 3  雙向聯(lián)想記憶BAM模型                  
 7. 4  時(shí)間聯(lián)想記憶TAM模型                  
                   
 第8章  CMAC模型                  
 8. 1  CMAC模型                  
 8. 2  CMAC映射算法                  
 8. 3  CMAC的輸出計(jì)算                  
 8. 4  CMAC控制器模型                  
                   
 第9章  遺傳算法原理                  
 9. 1  概述                  
 9. 2  遺傳算法的工作原理                  
 9. 3  遺傳算法的實(shí)現(xiàn)步驟                  
 9. 4  遺傳算法示范程序                  
                   
 附錄A  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中的若干數(shù)學(xué)方法                  
 附錄B  多層前向網(wǎng)絡(luò)BP算法源程序                  
 附錄C  Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型源程序                  
 附錄D  Hopfield模型聯(lián)想記憶源程序                  
 附錄E  Hopfield模型求解TSP源程序                  
 附錄F  Boltzmann機(jī)模型源程序                  
 附錄G  遺傳算法程序                  
 參考文獻(xiàn)                  

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