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神经网络入门级教材,简单易懂
经网络是智能控制技术的主要分支之一。本书的主要内容有:神经网络的概念,神经网络的分类与学习方法,前向神经网络模型及其算法,改进的BP网络及其控制、辨识建模,基于遗传算法的神经网络,基于模糊理论的神经网络,RBF网络及其在混沌背景下对微弱信号的测量与控制,反馈网络,Hopfield网络及其在字符识别中的应用,支持向量机及其故障诊断,小波神经网络及其在控制与辨识中的应用。 本书内容全面,重点突出,以讲明基本概念和方法为主,尽量减少繁琐的数学推导,并给出一些结合工程应用的例题。
2018-08-11
神经网络原理,学习神经网络的经典教材
本书包含四个组成部分:导论,监督学习,无监督学习,神经网络动力学模型。导论部 分介绍神经元模型、神经网络结构和机器学习的基本概念和理论。监督学习讨论感知机学习 规则,有监督的Hebb学习,Widrow-Hoff学习算法,反向传播算法及其变形,RBF网络,正则 化网络,支持向量机以及委员会机器。无监督学习包括主分量分析,自组织特征映射模型的 竞争学习形式,无监督学习的信息理论,植根于统计力学的随机学习机器,最后是与动态规 划相关的增强式学习。
2018-08-11
空空如也
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