人工神经网络原理及仿真实例
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内容提要
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,并给出实例和练习,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、随机神经网络及模拟退火算、竞争神经网络和协同神经网络。每章均给出了基于MATLAB的仿真实例以及练习。
目录
出版说明
前言
**章 引言
第二章 单层前向网络及LMS学习算法
第三章 多层前向网络及BP学习算法
第四章 支持向量机及其学习算法
第五章 Hopfield神经网络与联想记忆
第六章 随机神经网络及模拟退火算法
第七章 竞争神经网络
第八章 协同神经网络
附录一 MATLAB及神经网络工具箱简介
附录二 MATLAB中神经网络工具箱函数
参考文献
前言
**章 引言
第二章 单层前向网络及LMS学习算法
第三章 多层前向网络及BP学习算法
第四章 支持向量机及其学习算法
第五章 Hopfield神经网络与联想记忆
第六章 随机神经网络及模拟退火算法
第七章 竞争神经网络
第八章 协同神经网络
附录一 MATLAB及神经网络工具箱简介
附录二 MATLAB中神经网络工具箱函数
参考文献
编辑推荐语
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研究生和高年级本科生的教材,同时对有关专业领域的研究人员和工程技术人员也有重要的参考价值。
与描述相符
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