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  • 模組化神經網絡結構分析與設計
  • 點閱:2
  • 作者: 張昭昭, 喬俊飛著
  • 出版社:遼寧科學技術出版社
  • 出版年:2014[民103]
  • 集叢名:遼寧省優秀自然科學著作
  • ISBN:9787538185454
  • 格式:JPG
  • 附註:簡體字版 封面英文題名: Analysis and design of modular neural network
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張昭昭、喬俊飛所著的《模塊化神經網絡結構分析與設計》系統地論述了模塊化神經網絡的主要理論、設計基礎及應用實例,旨在使讀者了解模塊化神經網絡的發展背景和研究對象,理解和熟悉模塊化神經網絡的基本原理和主要應用,掌握模塊化神經網絡結構模型和設計應用的方法,特別是模塊化神經網絡的結構設計理念、學習方法,為進一步研究和應用打下基礎。為了便于讀者理解,書中盡量避免繁瑣的數學推導,加強了模塊化神經網絡在各個領域的應用實例,并在內容的選擇和編排上注意到讀者初次接觸新概念的易接受性和思維的邏輯性。在編寫的過程中,大部分內容是作者近幾年的研究成果,部分內容取材于最近的國內外文獻。本書的各章后面都附有較多的參考文獻,以便讀者進一步查閱。

作者介紹
 
張昭昭
 
1973年生,遼寧工程技術大學講師、碩士生導師,博士學位。主要研究方向為智能計算、復雜系統建模、神經網絡結構優化設計。以神經網絡結構優化設計和污水處理過程關鍵參數在線建模為目標,在神經網絡結構動態演化機制、結構動態神經網絡穩定性理論、模塊化神經結構設計方法、污水處理過程特征建模等方面取得研究成果。參與2本專著的編寫,在國內外核心期刊發表學術論文近20篇。申請國家發明專利3項,獲得軟件著作權5項。

 
喬俊飛
 
1968年生,北京工業大學教授,博士生導師,享受國務院特殊津貼專家。現任中國自動化學會理事、中國人工智能學會理事,《自動化學報》、《信息與控制》等期刊編委。長期從事復雜過程優化控制、人工神經網絡分析與結構設計研究工作,承擔國家杰出青年科學基金、國家自然科學基金重點項目和國家863計劃等項目。在國內外核心期刊發表學術論文近百篇。獲得授權國家發明專利15項、軟件著作權12項。研究成果獲得教育部科技進步一等獎、北京市教育教學成果一等獎。


  • 1 绪论(第1頁)
    • 1.1 引言(第1頁)
    • 1.2 神经网络及其发展(第2頁)
    • 1.3 人工神经网络结构设计发展现状(第7頁)
    • 1.4 本书主要内容(第14頁)
  • 2 感知器神经网络(第18頁)
    • 2.1 引言(第18頁)
    • 2.2 感知器神经网络分析(第18頁)
    • 2.3 感知器神经网络学习算法(第24頁)
    • 2.4 附录:数学基础(第37頁)
    • 2.5 本章小结(第41頁)
  • 3 前馈神经网络学习方法研究(第43頁)
    • 3.1 引言(第43頁)
    • 3.2 神经网络学习(第43頁)
    • 3.3 快速下降算法(第46頁)
    • 3.4 极速学习方法(第53頁)
    • 3.5 实验与分析(第57頁)
    • 3.6 附录:数学基础(第65頁)
    • 3.7 本章小结(第73頁)
  • 4 基于信息熵的前馈网络结构优化设计(第74頁)
    • 4.1 引言(第74頁)
    • 4.2 熵(第77頁)
    • 4.3 基于改进拟熵的神经网络权衰减算法(第81頁)
    • 4.4 基于神经网络复杂度的修剪算法(第90頁)
    • 4.5 自适应前馈神经网络结构设计(第96頁)
    • 4.6 本章小结(第103頁)
  • 5 模块化神经网络结构设计(第105頁)
    • 5.1 引言(第105頁)
    • 5.2 模块化神经网络(第105頁)
    • 5.3 模块化神经网络的构架与实现(第110頁)
    • 5.4 模块化神经性能分析(第112頁)
    • 5.5 本章小结(第117頁)
  • 6 多层协同模块化神经网络(第119頁)
    • 6.1 引言(第119頁)
    • 6.2 视觉神经系统(第119頁)
    • 6.3 多层协同模块化神经网络(第121頁)
    • 6.4 实验与分析(第126頁)
    • 6.5 本章小结(第131頁)
  • 7 局部互连 BP 神经网络(第132頁)
    • 7.1 引言(第132頁)
    • 7.2 局部互连 BP 神经网络结构(第132頁)
    • 7.3 RBF 神经元参数的确定(第135頁)
    • 7.3 局部互连 BP 神经网络的学习及网络结构设计(第138頁)
    • 7.4 实验与分析(第139頁)
    • 7.5 本章小结(第145頁)
  • 8 动态自适应模块化神经网络结构设计(第146頁)
    • 8.1 引言(第146頁)
    • 8.2 动态自适应模块化神经网络结构(第147頁)
    • 8.3 动态自适应模块化神经网络结构设计(第150頁)
    • 8.4 动态自适应模块化神经网络学习算法(第159頁)
    • 8.5 实验与分析(第163頁)
    • 8.6 本章小结(第178頁)
  • 9 具有群集属性的回声状态网络结构设计(第180頁)
    • 9.1 引言(第180頁)
    • 9.2 回声状态网络(第181頁)
    • 9.3 具有 Small World 特性的回声状态网络结构设计(第183頁)
    • 9.4 实验与分析(第186頁)
    • 9.5 本章小结(第195頁)
  • 参考文献(第196頁)
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