MATLAB R2020a神经网络典型案例分析
作者: 张德丰 编著17.07万字12人 正在读
已完结现代当代当代文学
作品简介
本书既可以作为相关专业本科生和研究生的学习用书，也可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。
目录 (232章)
倒序
正文
第1章MATLABR2020a基础1.1MATLAB的功能1.1.1MATLAB的基本功能1.1.2MATLAB的重要功能1.2MATLAB的特点1.3MATLAB的发展史1.4MATLABR2020a的新功能1.5MATLAB的启动1.6MATLAB的语言基础1.6.1常量和变量1.6.2运算符1.7MATLAB的工具箱1.7.1符号计算工具箱1.7.2统计工具箱1.7.3最优化工具箱1.8MATLAB的帮助系统1.8.1命令行帮助1.8.2帮助导航/浏览器1.8.3DEMO帮助系统1.8.4网络资源帮助第2章神经网络概述2.1神经网络的相关概念2.1.1生物神经元2.1.2生物神经元的信息处理机制2.1.3人工神经元的模型2.2神经网络的发展史2.3神经网络的研究方向2.4神经网络的基本特征和主要功能2.5神经网络的特点和优越性2.6神经网络的学习方法2.7神经网络的应用2.8神经网络的工具箱2.8.1神经网络工具箱函数2.8.2神经网络的对象与属性第3章感知器及其应用3.1感知器典型案例分析3.2单层感知器3.2.1单层感知器的结构3.2.2单层感知器的功能3.2.3感知器的学习3.2.4感知器的训练3.2.5使用单层感知器解决逻辑运算3.3多层感知器3.3.1多层感知器的模型3.3.2多层感知器的设计3.4感知器的局限性3.5感知器网络的工具箱函数3.5.1创建函数3.5.2训练函数3.5.3网络仿真3.5.4传递函数3.5.5初始化函数3.5.6自适应函数3.5.7性能函数3.5.8学习函数3.5.9显示函数3.6感知器的应用第4章线性神经网络及其应用4.1线性神经网络典型案例分析4.2线性神经网络概述4.2.1线性神经元的结构4.2.2初始化线性神经网络4.2.3网络的学习规则4.2.4学习率的选择4.2.5自适应线性滤波4.2.6网络的训练4.3线性神经网络工具箱函数4.3.1创建函数4.3.2学习函数4.3.3传递函数4.3.4初始化函数4.3.5性能函数4.4网络的局限性4.4.1相关向量4.4.2学习率过大4.5线性神经网络的应用第5章BP神经网络及其应用5.1BP神经网络典型案例分析5.2BP神经网络概述5.2.1BP神经网络的结构5.2.2神经元模型5.3BP神经网络算法5.3.1梯度下降法5.3.2最速下降BP算法5.3.3动量BP算法5.3.4VLBP算法5.3.5拟牛顿算法5.3.6RPROP算法5.3.7LM算法5.3.8CGBP算法5.4BP神经网络的设计5.5BP神经网络的局限性5.6BP神经网络工具箱函数5.6.1创建函数5.6.2传递函数5.6.3学习函数5.6.4训练函数5.6.5性能函数5.6.6显示函数5.7BP神经网络的应用第6章RBF神经网络及其应用6.1RBF神经网络典型案例分析6.2RBF神经网络概述6.2.1径向基函数6.2.2正则化RBF神经网络6.2.3广义RBF神经网络6.3RBF神经网络的学习算法6.3.1随机选取中心法6.3.2自组织选取中心法6.3.3有监督选取中心法6.3.4正交最小二乘法6.4RBF神经网络的函数6.4.1创建函数6.4.2径向基传递函数6.4.3转换函数6.4.4权函数6.4.5输入函数6.4.6竞争传递函数6.5.1RBF神经网络的优点6.5.2RBF神经网络的缺点6.6径向基函数的应用6.7RBF神经网络在控制领域中的应用6.7.1RBF神经网络在网络监督中的应用6.7.2RBF自校正控制6.8广义回归神经网络6.8.1GRNN的结构6.8.2GRNN的实现6.9概率神经网络第7章反馈神经网络及其应用7.1反馈神经网络典型案例分析7.2Hopfield神经网络7.2.1单层全反馈型神经网络7.2.2状态轨迹7.2.3状态轨迹发散7.3离散型Hopfield神经网络7.3.1离散型Hopfield神经网络的结构7.3.2离散型Hopfield神经网络的稳定性7.3.3离散型Hopfield神经网络的设计7.4连续型Hopfield神经网络7.4.1连续型Hopfield神经网络的稳定性7.4.2连续型Hopfield神经网络的特点7.4.3连续型Hopfield神经网络求解TSP问题7.5Elman神经网络7.5.1Elman神经网络的结构7.5.2Elman神经网络的学习算法7.5.3Elman神经网络权值的稳定性7.5.4对角递归稳定学习率的确定7.6反馈神经网络工具箱函数7.6.1创建函数7.6.2传递函数7.7反馈神经网络的应用第8章自组织竞争神经网络及其应用8.1自组织竞争神经网络案例分析8.2竞争神经网络8.2.1竞争神经网络的结构8.2.2竞争神经网络的学习算法8.2.3竞争神经网络存在的问题8.3SOM神经网络8.3.1SOM神经网络的特点8.3.2SOM神经网络的基本原理8.3.3SOM神经网络的拓扑结构8.3.4SOM神经网络算法8.3.5SOM神经网络的训练过程8.4LVQ神经网络8.4.1LVQ神经网络的结构8.4.2LVQ1算法的基本步骤8.4.3LVQ2算法的基本步骤8.5自组织竞争神经网络工具箱函数8.5.1创建函数8.5.2学习函数8.5.3传递函数8.5.4距离函数8.5.5归一化函数8.5.6初始化函数8.5.7拓扑函数8.5.8训练函数8.5.9权值函数8.5.10显示函数8.6自组织竞争神经网络的应用第9章其他神经网络及其应用9.1盒中脑神经网络9.2随机神经网络9.2.1模拟退火算法的原理9.2.2BM网络的结构9.2.3BM网络的规则9.2.4模拟退火算法的特点9.2.5模拟退火算法的相关函数9.2.6BM网络的应用9.3对偶传播神经网络9.3.1CPN网络概述9.3.2CPN网络的功能分析9.3.3CPN网络的应用9.4小波神经网络9.4.1小波理论9.4.2小波神经网络概述9.4.3小波神经网络的应用9.5模糊神经网络9.5.1模糊数学知识9.5.2模糊逻辑系统9.5.3T-S模糊神经网络9.5.4T-S模糊神经网络学习算法9.5.5模糊神经网络的应用9.6混沌神经网络9.6.1混沌神经网络的发展9.6.2混沌神经网络的模型9.6.3混沌通信技术9.6.4混沌神经网络的应用第10章神经网络的GUI应用10.1神经网络工具10.2神经网络工具的GUI应用10.3拟合工具的GUI应用10.4分类/聚类工具的GUI应用10.5模式识别工具的GUI应用第11章神经网络的经典应用11.1实现图像压缩11.1.1案例背景11.1.2BP神经网络压缩建模11.1.3BP神经网络压缩的实现11.2预测地下水水位11.2.1案例背景11.2.2神经网络的建模11.2.3RBF神经网络预测的实现11.3.1Adaboost算法11.3.2Adaboost模型11.3.3账务预警系统介绍11.3.4建立预警模型11.3.5利用BP_Adaboost模型实现公司账务预警11.4概率神经网络在遥感图像中的应用11.5PID神经网络控制11.6自组织竞争神经网络的应用11.6.1在分类中的应用11.6.2在估计中的应用
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