具體描述
《智能科學與技術本科專業係列教材•神經網絡設計方法與實例分析》從神經網絡設計和應用實踐齣發，介紹瞭10種常見的人工神經網絡的基本原理、設計方法，並從各個應用領域精選瞭豐富的典型應用實例進行剖析，旨在使讀者對各類常用的人工神經網絡的基本原理和學習算法進一步加深理解，熟悉其主要功能，掌握其設計方法，瞭解其主要應用，為設計各類神經網絡和解決實際問題打下基礎。主要內容包括神經網絡模型評估與選擇；10種典型網絡的設計與應用，包括BP網絡、RBF網絡、SOFM網絡、LVQ網絡、CPN網絡、ART網鉻、Hopfield網絡、時序遞歸網絡、CMAC網絡、SVM網絡；最後介紹瞭人工神經元網絡設計開發平颱。
著者簡介
圖書目錄
第1章 神經網絡模型評估及選擇 1.1 神經網絡的泛化能力[1-3] 1.2 神經網絡預測模型的一般描述[2，3] 1.3 研究神經網絡泛化能力的理論基礎[2-6] 1.3.1 經驗風險最小化原則 1.3.2 結構風險最小化原則 1.3.3 偏差-方差分解 1.4 影響神經網絡的泛化能力的具體因素[2-5] 1.4.1 神經網絡具有泛化能力的基本必要條件 1.4.2 噪聲的影響 1.4.3 “欠擬閤”和“過擬閤” 1.5 提高神經網絡的泛化能力的方法[4，6] 1.5.1 模型結構選擇 1.5.2 訓練集擴展方法 1.5.3 提前停止 1.5.4 權值衰減 1.5.5 貝葉斯學習 1.5.6 神經網絡集成[7-14] 1.6 神經網絡模型的評估與選擇[4-6，15] 1.6.1 神經網絡模型的評估 1.6.2 神經網絡模型的選擇 本章參考文獻第2章 基於BP算法的多層感知器的設計與應用第3章 徑嚮基函數神經網絡的設計與應用第4章 SOFM網絡設計與應用第5章 LVQ網絡設計與應用第6章 對偶傳播神經網絡第7章 ART網絡設計及應用第8章 Hopfield網絡的設計與應用第9章 時序遞歸網絡的設計與應用第10章 CMAC網絡的設計與應用第11章 支持嚮量機的設計與應用第12章 人工神經元網絡設計開發平颱
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