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包郵 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其融合應(yīng)用技術(shù)
作者：鐘珞
所屬叢書(shū)：
智能科學(xué)技術(shù)著作叢書(shū)
開(kāi)本：
16開(kāi)
本類(lèi)榜單：計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)量榜
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其融合應(yīng)用技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787030183255
- 條形碼：9787030183255 ; 978-7-03-018325-5
- 裝幀：暫無(wú)
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其融合應(yīng)用技術(shù) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)系統(tǒng)論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其融合應(yīng)用技術(shù)方面的有關(guān)理論和研究進(jìn)展，主要包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢(shì)，常用前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本理論、基本結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法、灰色系統(tǒng)、模糊邏輯的融合方法及其應(yīng)用等。在本書(shū)的編寫(xiě)過(guò)程中，作者在強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)性的同時(shí)，還著重反映該領(lǐng)域的較新研究成果，其中也包括作者近些年來(lái)開(kāi)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是其融合技術(shù)研究所取得的一些成果。
本書(shū)適合于從事智能技術(shù)及其融合技術(shù)研究與應(yīng)用的科技工作者閱讀，也可作為高等院校計(jì)算機(jī)、電子技術(shù)、自動(dòng)控制、系統(tǒng)工程等有關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究生和高年級(jí)本科生的教材。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其融合應(yīng)用技術(shù) 目錄
前言
第1章 緒論
1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢(shì)
1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他智能方法的融合
1.4 本章小結(jié)
第2章 前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1 BP誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2 RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3 CMAC小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在平面剛架結(jié)構(gòu)損傷辨識(shí)中的應(yīng)用
2.5 本章小結(jié)
第3章 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1 Hopfield反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.2 雙向聯(lián)想記憶BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.3 應(yīng)用實(shí)例
3.4 本章小結(jié)
第4章 自組織型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1 Kohonen自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.2 CPN對(duì)偶傳傳播經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.3 自適應(yīng)共振理論（ART）
4.4 應(yīng)用實(shí)例
4.5 本章小結(jié)
第5章 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1 量子計(jì)算基礎(chǔ)
5.2 量子神經(jīng)元
5.3 幾種量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5.4 本章小結(jié)
第6章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法
6.1 遺傳算法基本理論
6.2 基本遺傳算法
6.3 壓縮映射遺傳算法
6.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的融合
6.5 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立活性石灰生產(chǎn)線(xiàn)質(zhì)量智能監(jiān)控模型
6.6 本章小結(jié)
第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色系統(tǒng)
7.1 灰色系統(tǒng)基本概念
7.2 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
7.3 灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)預(yù)測(cè)模型
7.4 GNNM（1，N）建模方法在斜拉橋系統(tǒng)中的應(yīng)用
7.5 本章小結(jié)
第8章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專(zhuān)家系統(tǒng)
8.1 專(zhuān)家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
8.2 專(zhuān)家知識(shí)的表示、獲取和推理
8.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專(zhuān)家系統(tǒng)的融合
8.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專(zhuān)家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
8.5 本章小結(jié)
第9章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.1 模糊理論基礎(chǔ)
9.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
9.3 橋梁承載能力狀態(tài)評(píng)估的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理方法
9.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的融合
9.5 模糊推理技術(shù)與專(zhuān)家系統(tǒng)的融合
9.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄 Matlab簡(jiǎn)介
第1章 緒論
1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢(shì)
1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他智能方法的融合
1.4 本章小結(jié)
第2章 前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1 BP誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2 RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3 CMAC小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在平面剛架結(jié)構(gòu)損傷辨識(shí)中的應(yīng)用
2.5 本章小結(jié)
第3章 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1 Hopfield反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.2 雙向聯(lián)想記憶BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.3 應(yīng)用實(shí)例
3.4 本章小結(jié)
第4章 自組織型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1 Kohonen自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.2 CPN對(duì)偶傳傳播經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.3 自適應(yīng)共振理論（ART）
4.4 應(yīng)用實(shí)例
4.5 本章小結(jié)
第5章 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1 量子計(jì)算基礎(chǔ)
5.2 量子神經(jīng)元
5.3 幾種量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5.4 本章小結(jié)
第6章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法
6.1 遺傳算法基本理論
6.2 基本遺傳算法
6.3 壓縮映射遺傳算法
6.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的融合
6.5 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立活性石灰生產(chǎn)線(xiàn)質(zhì)量智能監(jiān)控模型
6.6 本章小結(jié)
第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色系統(tǒng)
7.1 灰色系統(tǒng)基本概念
7.2 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
7.3 灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)預(yù)測(cè)模型
7.4 GNNM（1，N）建模方法在斜拉橋系統(tǒng)中的應(yīng)用
7.5 本章小結(jié)
第8章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專(zhuān)家系統(tǒng)
8.1 專(zhuān)家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
8.2 專(zhuān)家知識(shí)的表示、獲取和推理
8.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專(zhuān)家系統(tǒng)的融合
8.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專(zhuān)家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
8.5 本章小結(jié)
第9章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.1 模糊理論基礎(chǔ)
9.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
9.3 橋梁承載能力狀態(tài)評(píng)估的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理方法
9.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的融合
9.5 模糊推理技術(shù)與專(zhuān)家系統(tǒng)的融合
9.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄 Matlab簡(jiǎn)介
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