基本介紹
- 書名：自適應多尺度網路理論與套用
- 作者：焦李成，楊淑媛
- ISBN：9787030216939
- 頁數：178
- 定價：￥38.00
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2008-5-1
- 裝幀：精裝
- 開本：16開
內容簡介,目錄,
內容簡介
本書從認知神經科學出發，首先闡述了神經計算的範疇、基本原理、歷史、發展與前景，論述了一些經典的、仍在神經科學研究領域中得到廣泛套用的研究技術，以及一些當前正在興起的、已處於套用階段或正待完善的新的模型與方法；進而將後子波分析（或第三代子波分析）與神經計算相結合，提出了自適應多尺度幾何網路的概念，詳細分析和建立了多種自適應多尺度幾何網路模型和自適應學習算法，並且討論了它們在模式識別、函式逼近、圖像識別與數據分類等中的套用。
本書適合信息與通信系統、電子科學與技術、計算機科學與工程、控制科學與工程、智慧型科學與技術等領域的研究人員閱讀，也可作為相關專業研究生或高年級本科生的參考用書。
目錄
前言
第1章 緒論
1.1 認知神經科學
1.2 神經計算
1.2.1 神經計算的研究範疇
1.2.2 神經計算的歷史與發展
1.2.3 神經計算的幾個重要研究領域
1.3 本書的主要內容
參考文獻
第2章 統計學習：神經網路模型
2.1 Bayes理論
2.2 單層前饋網路和學習規則
2.2.1 感知器訓練規則
2.2.2 線性單元的梯度下降規則
2.2.3 隨機梯度下降法
2.2.4 線性規劃方法
2.3 多層網路和反向傳播學習規則
2.3.1 反向傳播算法
2.3.2 反向傳播算法性能分析
2.3.3 改進的反向傳播算法
2.4 SRM和SVM網路
2.4.1 線性支撐矢量機網路
2.4.2 非線性支撐矢量機網路
參考文獻
第3章 神經計算進展
3.1 Bayes神經網路
3.1.1 Bayes網路
3.1.2 Bayes網路推斷
3.1.3 Bayes網路學習
3.2 正則學習和RBF神經網路
3.2.1 具有徑向基穩定子的正則網路
3.2.2 具有張量穩定子的正則網路
3.2.3 具有加性穩定子的正則網路
3.2.4 正則網路的Bayes解釋
3.2.5 徑向基神經網路
3.3 多尺度分析和子波神經網路
3.3.1 子波理論
3.3.2 多變數函式估計子波網路
3.3.3 正交多分辨子波網路
3.3.4 多子波神經網路
3.4 量子神經網路
3.4.1 基於量子雙縫干涉實驗的計算模型
3.4.2 具有量子力學特性的人工神經元模型
3.4.3 量子聯想記憶模型
3.4.4 基於多宇宙觀點的計算模型
參考文獻
第4章 多尺度幾何分析與網路
4.1 多尺度分析
4.2 多尺度幾何分析系統中的方向基
4.3 脊波
4.4 曲線波
4.5 輪廓波
4.6 Bandelet
4.7 Beamlet
4.8 Brushlet
4.9 Wedgelet
4.10 多尺度幾何網路
參考文獻
第5章 自適應脊波網路
5.1 引言
5.2 自適應連續脊波網路
5.2.1 網路模型和算法
5.2.2 網路收斂性能分析
5.2.3 實驗和結果分析
5.3 廣義正則脊波網路
5.3.1 網路模型和學習算法
5.3.2 實驗結果分析
參考文獻
第6章 方向多分辨脊波網路
第7章 線性脊波網路
第8章 脊波核函式網路
第9章 曲線波網路模型
第10章 輪廓波網路模型
