《人工神經網路的動力學分析與模型設計》是依託東南大學，由曹進德擔任項目負責人的面上項目。
《人工神經網路的動力學分析與模型設計》是依託東南大學，由曹進德擔任項目負責人的面上項目。中文摘要人工神經網路動力學理論和模型設計方法是神經網路在工程領域套用的橋樑和紐帶。本項目將深入分析人工神經網路的動力學機理和複雜性;...
人工神經網路（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連線方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經...
BP（Back Propagation）算法又稱為誤差 反向傳播算法，是人工神經網路中的一種監督式的學習算法。BP 神經網路算法在理論上可以逼近任意函式，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。而且網路的中間層數、各層的處理...
廣義回歸神經網路也可以可以通過徑向基神經元和線性神經元來設計。簡介 在機器學習和認知科學領域，人工神經網路（英文：artificial neural network，縮寫ANN），簡稱神經網路（英文：neural network，縮寫NN）或類神經網路，是一種模仿生物神經...
全書共九章，主要內容包括針對一系列遞歸人工神經網路模型的全局性能及局部性能的定性分析以及參數攝動、時間延遲、互聯結構約束等對其性能的影響。書中所給的用於聯想記憶的綜合設計方法包括外積法、投影學習規則、特徵結構法及基於感知器的...
後來，Le Cun等人在該思想的基礎上，用誤差梯度設計並訓練卷積神經網路，在一些模式識別任務上得到優越的性能。至今，基於卷積神經網路的模式識別系統是最好的實現系統之一，尤其在手寫體字元識別任務上表現出非凡的性能。深度信任網路模型 D...
在每個項目中，本書完整地展示了模型設計、網路搭建、模型訓練、模型保存、結果預測與顯示的全過程，並提供了詳細的實現代碼。本書將深度學習理論與實際項目結合，為初學者搭建了進入人工智慧型領域的學習平台，為深度學習算法開發者提供了較...
10.2.4模型預報控制121 10.2.5模型參考控制122 10.2.6再勵學習控制122 10.2.7自學習控制與自適 應控制123 10.3內模控制及其在石灰窯爐中 的套用123 10.3.1內模控制系統的分析 與設計123 10.3.2基於神經網路的內 模控制...
《神經網路控制與MATLAB仿真》可作為人工智慧及智慧型控制、計算機科學與技術、自動化、飛行器設計、電子工程等專業的研究生和高年級本科生的教材和教學參考書，也可作為上述領域的科學工作者和工程技術人員從事人工神經網路及套用的參考用書。...
5．1 人工神經網路簡介 5．1．1 人工神經網路模型 5．1．2 人工神經網路的結構 5．1．3 人工神經網路的基本特徵 5．2 BP神經網路 5．2．1 BP學習算法 5．2．2 BP算法的計算步驟 5．3 ．BP神經網路案例分析 5．3．1 模型...
