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神經網絡及其在數據科學中的應用 版權信息
- ISBN：9787509594070
- 條形碼：9787509594070 ; 978-7-5095-9407-0
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
神經網絡及其在數據科學中的應用 內容簡介
本書旨在介紹神經網絡數值模擬、穩(wěn)定性及其在經濟預測、文本分類等方面的應用以及作者近幾年的研究成果。本書系統地闡述了時滯Markov切換神經網絡、隨機Hopfield神經網絡的數值方法、Markov切換隨機時滯神經網絡數值方法的基本理論和穩(wěn)定性分析, 研究了神經網絡與統計學習和群體智能優(yōu)化算法的融合方法及其在證券投資、碳價預測和文本挖掘等方面的應用, 并通過數值實例驗證理論結果的正確性和方法的有效性, 通過實證分析展示神經網絡等方法在數據科學中的應用。
神經網絡及其在數據科學中的應用 目錄
第1章 緒論
1．1 研究目的和意義
1．2 神經網絡及隨機數值模擬研究現狀
1．3 預備知識
1．4 主要研究內容
第2章 時滯和噪聲影響下具有Markov切換神經網絡的穩(wěn)定性
2．1 引言
2．2 時滯和噪聲影響下的穩(wěn)定性條件
2．3 數值仿真
2．4 本章小結
第3章 隨機時滯Hopfield神經網絡的SSBE方法穩(wěn)定性
3．1 引言
3．2 隨機時滯Hopfield神經網絡穩(wěn)定性
3．3 SSBE方法的穩(wěn)定性
3．4 數值仿真
3．5 本章小結
第4章 Markov切換隨機時滯神經網絡的EM方法穩(wěn)定性
4．1 引言
4．2 Markov切換隨機時滯神經網絡指數穩(wěn)定性
4．3 EM方法穩(wěn)定性
4．4 數值仿真
4．5 本章小結
第5章 Markov切換隨機時滯神經網絡的隨機e-方法穩(wěn)定性
5．1 引言
5．2 Markov切換隨機時滯神經網絡穩(wěn)定性
5．3 隨機0-方法穩(wěn)定性
5．4 數值仿真
5．5 本章小結
第6章 Markov切換隨機時滯神經網絡的ss-e-方法的穩(wěn)定性
6．1 引言
6．2 Markov切換隨機時滯神經網絡的穩(wěn)定性
6．3 SS-0-方法穩(wěn)定性
6．4 數值仿真
6．5 本章小結
第7章 基于投資者情緒指數的上證綜指預測
7．1 引言
7．2 數據來源與百度指數
7．3 基于嶺回歸和隨機森林法的關鍵詞選擇
7．4 BP神經網絡模型建立和檢驗
7．5 本章小結
……
第8章 基于改進果蠅優(yōu)化算法的歐盟碳價預測
第9章 基于CRNN-Attention模型的文本情感分類
第10章 基于TextCNN與LDA的民宿行業(yè)服務質量分析
參考文獻
展開全部
神經網絡及其在數據科學中的應用 作者簡介
蔣鋒，博士，中南財經政法大學教授，文瀾青年學者。2011年獲華中科技大學人工智能與自動化學院理學博士學位后在中南財經政法大學任教。2015-2016年在澳大利亞Monash大學做訪問學者。主持或完成國家自然科學基金面上項目、國家自然科學基金青年項目、湖北省自然科學基金項目、湖北省社科項目等；獲湖北省優(yōu)秀博士學位論文獎；發(fā)表刊物論文60余篇，其中SCI檢索論文40余篇。主要研究領域是神經網絡、智能計算及機器學習。
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