• 神经计算原理(英文版)
  • 神经计算原理(英文版)
  • 神经计算原理(英文版)
21年品牌 40万+商家 超1.5亿件商品

神经计算原理(英文版)

16 2.3折 69 八五品

仅1件

上海闵行
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者Fredric M.Ham 著

出版社机械工业出版社

出版时间2003-07

版次1

装帧平装

上书时间2021-10-21

亭山书店

八年老店
已实名 已认证 进店 收藏店铺

   商品详情   

品相描述:八五品
图书标准信息
  • 作者 Fredric M.Ham 著
  • 出版社 机械工业出版社
  • 出版时间 2003-07
  • 版次 1
  • ISBN 9787111124092
  • 定价 69.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 其他
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 642页
【内容简介】
《神经计算原理(英文版)》是一部优秀的教材,着重讲述人工神经网络基本原理以及如何运用各种神经计算技术来解决科学和工程领域中的现实问题:模式识别、最优化、事件分类、非线性系统的控制和识别以及统计分析等。算法——大多数训练算法都用上下框线框出,便于读者查找MATLAB函数——一些训练算法有一个附带的MATLAB函数实现(在文中用黑体字显示)。代码部分相对简短,仅用几分钟就可以输入MATLABMATLABToolbox——书中大量使用MATLAB的NeuralNetworkToolbox来举例说明某些神经计算概念Web站点——登录《神经计算原理(英文版)》的Web站点可获取最新、最全面的信息示例——在大多数章节中都给出了详尽的示例,阐释重要的神经计算概念习题集——每章最后都给出大量应用神经计算技术的习题。一些习题需要使用MATLAB和MATLAB的NeuralNetworkToolbox。在某些情况下,还提供了MATLAB函数代码附录——附录A全面介绍了神经计算的数学基础。《神经计算原理(英文版)》是一部优秀的教材,着重讲述人工神经网络基本原理以及如何运用各种神经计算技术来解决科学和工程领域中的现实问题:模式识别、最优化、事件分类、非线性系统的控制和识别以及统计分析等。算法——大多数训练算法都用上下框线框出,便于读者查找MATLAB函数——一些训练算法有一个附带的MATLAB函数实现(在文中用黑体字显示)。代码部分相对简短,仅用几分钟就可以输入MATLABMATLABToolbox——书中大量使用MATLAB的NeuralNetworkToolbox来举例说明某些神经计算概念Web站点——登录《神经计算原理(英文版)》的Web站点可获取最新、最全面的信息示例——在大多数章节中都给出了详尽的示例,阐释重要的神经计算概念习题集——每章最后都给出大量应用神经计算技术的习题。一些习题需要使用MATLAB和MATLAB的NeuralNetworkToolbox。在某些情况下,还提供了MATLAB函数代码附录——附录A全面介绍了神经计算的数学基础。
【目录】
AbouttheAuthors
Preface
Acknowledgments
ListofImportantSymbolsandOperators
ListofImportantAbbreviations
PARTIFundamentalNeurocomputingConceptsand
SelectedNeuralNetworkArchitecturesand
LearningRules
1IntroductiontoNeurocomputing
1.1WhatIsNeurocomputing?
1.2HistoricalNotes
1.3NeurocomputingandNeuroscience
1.4ClassificationofNeuralNetworks
1.5GuidetotheBook
References

2FundamentalNeurocomputingConcepts
2.1Introduction
2.2BasicModelsofArtificialNeurons
2.3BasicActivationFunctions
2.4HopfieldModeloftheArtificialNeuron
2.5AdalineandMadaline
2.6SimplePerceptron
2.7FeedforwardMultilayerPerceptron
2.8OverviewofBasicLearningRulesforaSingleNeuron
2.9DataPreprocessing
Problems

References
3MappingNetworks
3.1Introduction
3.2AssociativeMemoryNetworks
3.3BackpropagationLearningAlgorithms
3.4AcceleratedLearningBackpropagationAlgorithms
3.5Counterpropagation
3.6RadialBasisFunctionNeuralNetworks
Problems
References
4Self-OrganizingNetworks
4.1Introduction
4.2KohonenSelf-OrganizingMap
4.3LearningVectorQuantization
4.4AdaptiveResonanceTheory(ART)NeuralNetworks
Problems
References

5RecurrentNetworksandTemporalFeedforwardNetworks
5.1Introduction
5.2OverviewofRecurrentNeuralNetworks
5.3HopfieldAssociativeMemory
5.4SimulatedAnnealing
5.5BoltzmannMachine
5.6OverviewofTemporalFeedforwardNetworks
5.7SimpleRecurrentNetwork
5.8Time-DelayNeuralNetworks
5.9DistributedTime-LaggedFeedforwardNeural
Networks
Problems
References

PARTIIApplicationsofNeurocomputing
6NeuralNetworksforOptimizationProblems
6.1Introduction
6.2NeuralNetworksforLinearProgrammingProblems
6.3NeuralNetworksforQuadraticProgramming
Problems
6.4NeuralNetworksforNonlinearContinuous
ConstrainedOptimizationProblems
Problems
References

SolvingMatrixAlgebraProblemswithNeuralNetworks
7.1Introduction
7.2InverseandPseudoinverseofaMatrix
7.3LUDecomposition
7.4QRFactorization
7.5SchurDecomposition
7.6SpectralFactorization-EigenvalueDecomposition
(EVD)(SymmetricEigenvalueProblem)
7.7NeuralNetworkApproachfortheSymmetric
EigenvalueProblem
7.8SingularValueDecomposition
7.9ANeurocomputingApproachforSolvingthe
AlgebraicLyapunovEquation
7.10ANeurocomputingApproachforSolvingthe
AlgebraicRiccatiEquation
Problems
References

8SolutionofLinearAlgebraicEquationsUsingNeural
Networks
8.1Introduction
8.2SystemsofSimultaneousLinearAlgebraicEquations
8.3Least-SquaresSolutionofSystemsofLinear
Equations
8.4ALeast-SquaresNeurocomputingApproachfor
SolvingSystemsofLinearEquations
8.5ConjugateGradientLearningRuleforSolving
SystemsofLinearEquations
8.6AGeneralizedRobustApproachforSolving
SystemsofLinearEquationsCorruptedwithNoise
8.7RegularizationMethodsforIll-PosedProblemswith
Ill-DeterminedNumericalRank
8.8MatrixSplittingsforIterativeDiscrete-Time
MethodsforSolvingLinearEquations
8.9TotalLeast-Squaresproblem
8.10AnL-Norm(Minimax)NeuralNetworkfor
SolvingLinearEquations
8.11AnL1-Norm(Least-Absolute-Deviations)Neural
NetworkforSolvingLinearEquations
Problems
References

9StatisticalMethodsUsingNeuralNetworks
9.1Introduction
9.2Principal-ComponentAnalysis
9.3LearningAlgorithmsforNeuralNetworkAdaptive
EstimationofPrincipalComponents
9.4Principal-ComponentRegression
9.5PartialLeast-SquaresRegression
9.6ANeuralNetworkApproachforPartial
Least-SquaresRegression
9.7RobustPLSR:ANeuralNetworkApproach
Problems
References

10Identification,Control,andEstimationUsingNeuralNetworks
10.1Introduction
10.2LinearSystemRepresentation
10.3AutoregressiveMovingAverageModels
10.4IdentificationofLinearSystemswithARMAModels
10.5ParametricSystemIdentificationofLinearSystemsUsingPLSNET
10.6NonlinearSystemRepresentation
10.7IdentificationandControlofNonlinearDynamicalSystems
10.8Independent-ComponentAnalysis:BlindSeparationofUnknownSourceSignals
10.9SpectrumEstimationofSinusoidsinAdditiveNoise
10.10OtherCaseStudies
Problems
References

AppAMathematicalFoundationforNeurocomputing
A.1Introduction
A.2LinearAlgebra
A.3PrinciplesofMultivariableAnalysis
A.4LyapunovsDirectMethod
A.5UnconstrainedOptimizationMethods
A.6ConstrainedNonlinearProgramming
A.7RandomVariablesandStochasticProcesses
A.8FuzzySetTheory
A.9SelectedTrigonometricIdentities
References
NameIndex
SubjectIndex
点击展开 点击收起

   相关推荐   

—  没有更多了  —

以下为对购买帮助不大的评价

此功能需要访问孔网APP才能使用
暂时不用
打开孔网APP