混合神经网络技术

图书标准信息

• 作者 田雨波 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2009-06
• 版次 1
• ISBN 9787030248138
• 定价 70.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 381页
• 字数 480千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　《混合神经网络技术》在论述神经网络基本概念和基本原理的基础上，重点介绍了混合神经网络技术，同时，给出各种混合神经网络技术在电磁建模和优化问题中的应用。全书共分12章，内容主要包括神经网络的基本概念、基础知识、BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络、随机神经网络、遗传神经网络、粒子群神经网络、模糊神经网络、混沌神经网络、小波神经网络和神经网络集成等。同时，书后附录给出相关程序。《混合神经网络技术》可供从事神经网络理论与技术、计算电磁学、电磁场工程等领域研究和开发工作的科技人员和高校教师参考阅读，也可作为高等院校相关专业的高年级本科生和研究生的教学用书。

【目录】

前言
第1章绪论
1.1神经网络的概念与分类
1.2神经网络的基本特征和基本功能
1.3神经网络的基本性质、优点及应用
1.4神经网络的性能指标及研究内容
1.5神经网络的发展简史、存在问题及发展趋势
1.6神经网络的电磁应用
参考文献

第2章基础知识
2.1神经网络模型
2.2神经网络的训练和学习
2.3神经网络的泛化能力
2.4神经网络训练用样本
参考文献

第3章BP神经网络
3.1BP神经网络结构
3.2BP学习算法
3.3BP神经网络应用要点
3.4BP算法的不足及改进
3.5应用BP神经网络进行微带贴片天线设计
参考文献

第4章RBF神经网络
4.1网络结构和工作原理
4.2网络的生理学基础和数学基础
4.3常用的学习算法
4.4网络的特点及注意事项
4.5RBF神经网络与BP神经网络的比较
参考文献

第5章Hopfield神经网络
5.1Hopfield神经网络简介
5.2神经动力学
5.3Lyapunov定理
5.4连续Hopfield神经网络
5.5离散Hopfield神经网络
5.6Hopfield神经网络应用
5.7Hopfield神经网络特点
参考文献

第6章随机神经网络
6.1Boltzmann机
6.2神经网络的随机训练
6.3模拟退火算法
参考文献

第7章遗传神经网络
7.1遗传算法
7.2遗传神经网络原理及实现
7.3遗传神经网络应用
参考文献

第8章粒子群神经网络
8.1粒子群优化算法
8.2粒子群神经网络原理及实现
8.3粒子群神经网络应用
参考文献

第9章模糊神经网络
9.1模糊理论
9.2模糊神经网络原理及实现
9.3模糊神经网络应用
参考文献

第10章混沌神经网络
10.1混沌理论
10.2混沌神经网络原理及实现
10.3混沌神经网络应用
参考文献

第11章小波神经网络
11.1小波分析
11.2小波神经网络原理及实现
11.3小波神经网络应用
参考文献

第12章神经网络集成
12.1神经网络集成基本知识
12.2神经网络集成的应用
参考文献

附录
附录1BP神经网络源程序
附录2基于梯度算法的RBF神经网络源程序
附录3基于聚类法的RBF神经网络源程序
附录4基于正交最小二乘算法的RBF神经网络源程序
附录5遗传算法源程序
附录6粒子群算法源程序
附录7粒子群算法优化神经网络源程序
附录8粒子群算法和BP算法相结合优化神经网络源程序(1)
附录9粒子群算法和BP算法相结合优化神经网络源程序(2)
附录10小波神经网络源程序
附录11基于十进制粒子群优化算法的神经网络集成源程序
附录12基于二进制粒子群优化算法的神经网络集成源程序