人工神经网络原理及仿真实例(第2版)

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  • 版 次:1
  • 页 数:247
  • 字 数:396000
  • 印刷时间:2007年02月01日
  • 开 本:
  • 纸 张:胶版纸
  • 包 装:平装
  • 是否套装:否
  • 国际标准书号ISBN:9787111125916
  • 丛书名:21世纪高等院校电气信息类系列教材
作者:高隽 编著出版社:机械工业出版社出版时间:2007年02月 
内容简介
本书以神经网络结构为主线,以学习算法为副线,详细介绍了神经网络结构和算法步骤,目的是使读者易看懂,能动手,会应用。主要内容包括:人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向量机及其学习算法、Hopfield神经网络与联想记忆、*神经网络及模拟退火算法。竞争神经网络和协同神经网络。每章均给出了基于Matlab的仿真实例及练习。
  本书可作为电子科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、电气工程、控制科学与技术等专业的研究生和高年级本科生的教材,对相关专业的研究人员和工程技术人员也有参考价值。
目  录
出版说明
前言
致谢
第1章 引言
 1.1 人工神经网络简介
 1.2 人工神经网络的发展历史
 1.3 人工神经网络模型
 1.4 人工神经网络的分类及学习规则
 1.5 人工神经网络的信息处理能力
 1.6 人工神经网络的应用
 1.7 人工神经网络与人工智能 
 1.8 习题
第2章 单层前向网络及LMS学习算法
 2.1 单层感知器

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