混合神經網路技術

內容簡介

本書在論述神經網路基本概念和基本原理的基礎上，重點介紹了混合神經網路技術，同時，給出各種混合神經網路技術在電磁建模和最佳化問題中的套用。書後附錄給出相關程式。

全書共分12章，內容主要包括神經網路的基本概念、基礎知識、BP神經網路、RBF神經網路、Hopfield神經網路、隨機神經網路、遺傳神經網路、粒子群神經網路、模糊神經網路、混沌神經網路、小波神經網路和神經網路集成等。

本書可供從事神經網路理論與技術、計算電磁學、電磁場工程等領域研究和開發工作的科技人員和高校教師參考閱讀，也可作為高等院校相關專業的高年級本科生和研究生的教學用書。

圖書目錄

前言

第1章緒論

1.1　神經網路的概念與分類

1.2　神經網路的基本特徵和基本功能

1.3　神經網路的基本性質、優點及套用

1.4　神經網路的性能指標及研究內容

1.5　神經網路的發展簡史、存在問題及發展趨勢

1.6　神經網路的電磁套用

參考文獻

第2章　基礎知識

2.1　神經網路模型

2.2　神經網路的訓練和學習

2.3　神經網路的泛化能力

2.4　神經網路訓練用樣本

參考文獻

第3章　BP神經網路

3.1 BP神經網路結構

3.2 BP學習算法

3.3 BP神經網路套用要點

3.4 BP算法的不足及改進

3.5　套用BP神經網路進行微帶貼片天線設計

參考文獻

第4章　RBF神經網路

4.1　網路結構和工作原理

4.2　網路的生理學基礎和數學基礎

4.3　常用的學習算法

4.4　網路的特點及注意事項

4.5　RBF神經網路與BP神經網路的比較

參考文獻

第5章　Hopfield神經網路

5.1　Hopfield神經網路簡介

5.2　神經動力學

5.3　Lyapunov定理

5.4 連續Hopfield神經網路

5.5　離散Hopfield神經網路

5.6　Hopfield神經網路套用

5.7　Hopfield神經網路特點

參考文獻

第6章　隨機神經網路

6.1　Boltzmann機

6.2　神經網路的隨機訓練

6.3　模擬退火算法

參考文獻

第7章　遺傳神經網路

7.1　遺傳算法

7.2　遺傳神經網路原理及實現

7.3　遺傳神經網路套用

參考文獻

第8章　粒子群神經網路

8.1　粒子群最佳化算法

8.2 粒子群神經網路原理及實現

8.3 粒子群神經網路套用

參考文獻

混合神經網路技術

基本介紹

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