人工神经网络技术及应用/机电工程师继续教育丛书
|
读过这本书吗？
最近在读
读过
想读
还不熟悉
|
图书城书列：
加入到博客或社交网站：
|
|
我来评论这本书：
内容提要：
本书为机电工程师继续教育丛书之一。本书以工程应用为背景，系统地阐述常用人工神经网络的基本原理、学习算法及分析方法，全书共分六章。第一章简述人工神经元的发展及一些领域的应用状况;第二章介绍感知器网络结构、算法及其应用;第三章讨论BP网络结构、算法改进及其应用实例;第四章介绍RBF网络结构、算法及其应用;第五章介绍Hopfield反馈网络的学习规则、稳定性及其应用;第六章介绍自组织人工神经网络的结构、基本学习算法及其应用。本书结合实际应用，适用性强。本书精选了一些工程实例，对读者掌握人工神经网络的理论和应用技术很有帮助。
本书可作为工程技术人员、科研人员及大专院校高年级学生的参考书。 目录：
序言
前言 第一章 概述 第一节 人工神经网络的发展简史 第二节 生物神经元系统 第三节 人工神经网络模型 第四节 人工神经网络的应用领域 第二章 感知器 第一节 单层感知器网络 第二节 多层感知器网络 第三节 感知器的学习算法 第四节 感知器应用举例 第五节 本章小结 第三章 BP网络 第一节 BP神经元模型 第二节 BP网络结构 第三节 BP学习算法 第四节 BP算法的改进 第五节 BP网络的应用 第六节 本章小结 第四章 RBF网络 第一节 RBF神经元模型 第二节 RBF网络结构 第三节 RBF学习算法 第四节 RBF网络的应用 第五节 本章小结 第五章 Hopfield反馈网络 第一节 离散型Hopfield网络 第二节 离散型Hopfield网络的应用 第三节 连续型Hopfield 第四节 连续型Hopfield网络的应用 第五节 本章小结 第六章 自组织人工神经网络 第一节 竞争学习的基本原理 第二节 几种基本学习算法 第三节 自组织特征映射网络 第四节 自适应共振理论网络 第五节 自组织网络应用举例 第六节 本章小结 参考文献 |