面向MATLAB工具箱的神經網絡理論與應

　　面向MATLAB工具箱的神经络理论与应用

　　面向MATLAB工具箱的神经络理论与应用-第3版

　　作者：丛爽编著

　　出版社：中国科学技术大学出版社

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　　科学技术 > 计算机软件

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　　内容简介：

　　本书利用目前国际上流行通用的MATLAB 7．0环境，结合神经

　　络工具箱4．O．6版本，分别从络构造、基本原理、学习规则以及训练过

　　程和应用局限性几个方面，通过多层次、多方面的分析与综合，深入浅出

　　地介绍了人工神经络中的各种典型络，和各种不同神经络之间

　　在原理和特性等方面的不同点与相同点

　　目录：

　　第3版前言第2版前言前言第1章 概述 1.1 人工神经络概念的提出 1.2 神经细胞以及人工神经元的组成 1.3 人工神经络应用领域 1.4 人工神经络发展的回顾 1.5 人工神经络的基本结构与模型 1.5.1 人工神经元的模型 1.5.2 激活转移函数 1.5.3 单层神经元络模型结构 1.5.4 多层神经络 1.5.5 递归神经络 1.6 用MATLAB计算人工神经络输出 1.7 本章小结 习题第2章 前向神经络 2.1 感知器 2.1.1 感知器的络结构 2.1.2 感知器的图形解释 2.1.3 感知器的学习规则 2.1.4 络的训练 2.1.5 感知器的局限性 2.1.6 “异或”问题 2.1.7 解决线性可分性限制的办法 2.1.8 本节小结 2.2 自适应线性元件 2.2.1 自适应线性神经元模型和结构 2.2.2 W-H学习规则 2.2.3 络训练 2.2.4 例题与分析 2.2.5 对比与分析 2.2.6 单步延时线及其自适应滤波器的实现 2.2.7 自适应线性络的运用 2.2.8 本节小结 2.3 反向传播络 2.3.1 BP络模型与结构 2.3.2 BP学习规则 2.3.3 BP络的训练及其设计过程 2.3.4 BP络的设计 2.3.5 限制与不足 2.3.6 反向传播法的改进方法 2.3.7 基于数值优化方法的络训练算法 2.3.8 数值实例对比 2.3.9 本节小结 习题第3章 递归神经络 3.1 各种递归神经络 3.1.1 全局反馈型递归神经络 3.1.2 前向递归神经络 3.1.3 混合型络 3.1.4 本节小结 3.2 全局反馈递归络 3.2

　　.1 霍普菲尔德络模型 3.2.2 状态轨迹 3.2.3 离散型霍普菲尔德络 3.2.4 连续型霍普菲尔德络 3.2.5 本节小结 3.3 Elman络 3.3.1 络结构及其输入输出关系式 3.3.2 修正络权值的学习算法 3.3.3 稳定性推导 3.3.4 对稳定性结论的分析 3.3.5 对角递归络稳定时学习速率的确定 3.3.6 本节小结 3.4 对角递归神经络 3.4.1 络结构及其输入输出关系式 3.4.2 络的稳定性分析 3.4.3 进一步的讨论 3.4.4 数值实例 3.4.5 本节小结 3.5 局部递归神经络 3.5.1 PIDNNC的设计 3.5.2 闭环控制系统稳定性分析 3.5.3 实时控制策略的设计步骤 3.5.4 数值应用 3.5.5 本节小结 习题第4章 局部连接神经络 4.1 径向基函数络 4.1.1 径向基函数及其络分析 4.1.2 络的训练与设计 4.1.3 广义径向基函数络 4.1.4 数字应用对比及性能分析 4.1.5 本节小结 4.2 B样条基函数及其络 4.3 CMAC神经络 4.3.1 CMAC络基本结构 4.3.2 CMAC的学习算法 4.4局 部神经络的性能比较分析 4.4.1 CMAC、B样条和RBF共有的结构特点 4.4.2 CMAC、B样条和RBF的不同之