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全新前馈神经网络分析与设计乔俊飞,韩红桂9787030335937
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总序前言章绪论1.1引言1.2神经网络及其发展1.2.1神经网络的定义1.2.2神经网络的功能1..神经网络的发展1.2.4神经网络的应用1.3人工神经网络的结构设计1.3.1人工神经网络的结构1.3.2前馈神经网络结构设计研究现状1.4本书主要内容1.4.1神经网络参数学习算法研究1.4.2神经网络结构设计方法研究1.4.3自组织神经网络结构算法研究1.4.4应用研究参考文献第2章感知器神经网络2.1引言2.2感知器神经网络分析2.2.1单神经元分析2.2.2单层感知器神经网络2..多层感知器神经网络.感知器神经网络学习算法..1隐含层与输出层之间的权值修正..2输人层与隐台层之间的权值修正..BP算法的改进2.4本章小结附录A数学基础附录A.1泰勒引理附录A.2泰勒定理和推论参考文献第3章RBF神经网络3.1引言3.2RBF神经网络原理3.2.1插值计算3.2.2模式可分3..正规化法则3.2.4RBF神经网络结构3.3RBF神经网络学习算法3.3.1中心值学习策略3.3.2隐含层和输出层连接权值学习策略3.4本章小结附录B数学运算附录B.1域和向量空问附录B.2矩阵的表示和运算附录B.3矩阵的质附录B.4矩阵范数的运算参考文献第4章模糊神经网络4.1引言4.2模糊推理系统描述4.2.1模糊集合与隶属函数4.2.2模糊运算4.3模糊神经网络结构4.4模糊神经网络学习算法4.5本章小结参考文献第5章前馈神经网络快速下降算法研究5.1引言5.2神经网络学习5.2.1神经网络结构及信息处理5.2.2神经网络学习算法分析5.3快速下降算法5.3.1快速下降算法描述5.3.2快速下降算法收敛分析5.4研究5.4.1感知器神经网络研究5.4.2RBF神经网络研究5.5本章小结参考文献第6章前馈神经网络改进型递归二乘算法研究6.1引言6.2递归二乘算法6.2.1递归二乘算法描述6.2.2递归二乘算法分析6.3改进型递归二乘算法6.3.1改进型递归二乘算法描述6.3.2改进型递归二乘算法收敛分析6.4改进型递归二乘算法的应用6.4.1非线函数逼近6.4.2双螺旋模式分类6.4.3污泥膨胀预测6.5本章小结参考文献第7章基于显著分析的快速修剪型感知器神经网络7.1引言7.1.1增长型神经网络7.1.2修剪型神经网络7.2显著分析7.2.1误差曲面分析7.2.2显著分析算法7.3基于显著分析的快速修剪算法7.3.1多层感知器神经网络7.3.2多层感知器神经网络快速修剪算法7.3.3研究7.4本章小结参考文献第8章增长一修剪型多层感知器神经网络8.1引言8.2度计算8.2.1度分析方法的分类8.2.2度分析方法8..度计算8.3神经网络输出度分析8.3.1度分析的频域研究8.3.2神经网络输出度分析8.4增长一修剪型多层感知器神经网络分析8.4.1隐含层神经元的度8.4.2神经元增长和修剪8.4.3增长-修剪型感知器神经网络8.4.3敛分析8.5增长―修剪型多层感知器神经网络应用8.5.1非线函数逼近8.5.2数据分类8.5.3生化需氧量软测量8.6本章小结参考文献第9章弹RBF神经网络9.1引言9.2RBF神经网络描述9.3弹RBF神经网络9.3.1神经元修复准则9.3.2神经网络结构优化设计9.3.3弹RBF神经网络9.3.4收敛分析9.4弹RBF神经网络应用9.4.1非线函数逼近9.4.2非线系统建模9.4.3溶解氧模型预测控制9.5本章小结附录C熵附录C.1熵的概念附录C.2互信息参考文献0章自组织模糊神经网络10.1引言10.2模糊神经网络10.3自组织模糊神经网络分析10.3.1模糊神经网络结构优化10.3.2模糊神经网络自组织设计算法10.3.3收敛分析10.4自组织模糊神经网络应用10.4.1非线系统建模10.4.2Mackey-Glass时间序列系统预测10.4.3污水处理关键水质参数预测10.4.4污水处理过程溶解氧控制10.5本章小结参考文献索引
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