基本介紹
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內容提要
本書基於MATLAB 6.5/7提供的神經網路工具箱，介紹了神經網路常用算法、最佳化算法及其混合編程實現。全書共分為6章，分別結合實例介紹了人工神經網路概述、實用神經網路模型與學習算法、神經網路算法最佳化、nnToolKit神經網路工具包、MATLAB混合編程技術、混合編程案例。附錄中介紹了2NDN神經網路建模仿真平台。
本書可作為高校自動化、計算機、材料化工、機械工程、數學、電子工程、信息與信息處理等專業的教材和相關專業工程技術人員的參考書。
編輯推薦
可作為高校自動化、計算機、材料化工、機械工程、數學、電子工程、信息與信息處理等專業的教材和相關專業工程技術人員的參考書。
目錄
前言
第一章 人工神經網路概述
神經網路的基本概念
神經網路的特點及其套用
練習題
第二章 實用神經網路模型與學習算法
MATLAB快速入門
感知器神經網路模型與學習算法
線性神經網路模型與學習算法
BP神經網路模型與學習算法
徑向基函式神經網路模型與學習算法
自組織神經網路模型與學習算法
學習向量量化神經網路模型與學習算法
……
第三章 神經網路最佳化方法
BP網路學習算法的改進
基於遺傳算法的神經網路最佳化方法
小波神經網路
練習題
第四章 nnToolKit神經網路工具包
第五章 MATLAB混合編程技術
第六章 神經網路混合編程案例
附錄
參考文獻
……
