| | | | 前饋神經網絡及其應用 計算機與互聯網 邢紅傑，哈明虎著 科學出 | | 該商品所屬分類：圖書 -> ε | | 【市場價】 | 331-480元 | | 【優惠價】 | 207-300元 | | 【出版社】 | 科學出版社 | | 【ISBN】 | 9787030371744 | | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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| | 內容介紹 | |
出版社：科學出版社 ISBN：9787030371744 商品編碼：68387867335 開本：小16開 出版時間：2013-03-01 頁數：200 字數：240 代碼：56
"| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | | 商品名稱： | 前饋神經網絡及其應用 | | 作者： | 邢紅傑，哈明虎著 | | 代碼： | 56.0 | | 出版社： | 科學出版社 | | 出版日期： | 2013-03-01 | | ISBN： | 9787030371744 | | 印次： | | | 版次： | 31 | | 裝幀： | 平裝 | | 開本： | 小16開 |
| 內容簡介 |
《前饋神經網絡及其應用》編著者邢紅傑、哈明虎。
《前饋神經網絡及其應用》較繫統地介紹了前饋神經網絡的理論與應用．本書共7章，主要內容包括前饋神經網絡的模型選擇、單個前饋神經網絡、混合前饋神經網絡和前饋神經網絡的應用． 本書可作為應用數學、計算機科學與技術、信息與通信工程、電氣工程、控制科學與技術等專業本科生、研究生的教材或教學參考書，也可供相關領域的科研人員和工程技術人員閱讀參考．
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| 目錄 |
前言
符號說明
第1章緒論
1.1有監督學習和無監督學習
1.1.1有監督學習
1.1.2無監督學習
1.2神經網絡的分類
1.2.1前饋神經網絡
1.2.2反饋神經網絡
1.3前饋神經網絡的模型選擇與混合策略
1.3.1前饋神經網絡的模型選擇
1.3.2前饋神經網絡的混合策略
參考文獻
第2章有監督學習前饋神經網絡
2.1多層感知器神經網絡
2.1.1網絡結構
2.1.2學習算法
2.1.3理論
2.2徑向基函數神經網絡
2.2.1網絡結構
2.2.2學習算法
2.2.3理論
2.3切比雪夫神經網絡
2.3.1網絡結構
2.3.2學習算法
2.3.3理論
2.4支持向量機
2.4.1網絡結構
2.4.2學習算法
5.2.1橢球基函數神經網絡
5.2.2橢球基函數神經網絡的混合學習策略
5.2.3數值實驗
5.3基於互信息的特征加權支持向量機
5.3.1基於互信息的特征權重估計
2.4.3理論
參考文獻
第3章無監督學習前饋神經網絡
3.1自組織映射神經網絡
3.1.1網絡結構
3.1.2學習算法
3.1.3核自組織映射神經網絡
3.2神經氣網絡
3.2.1學習算法
3.2.2核神經氣網絡
3.2.3生長型神經氣網絡
3.3主成分分析及其方法
3.3.1主成分分析
3.3.2核主成分分析
3.3.3二維主成分分析
參考文獻
第4章前饋神經網絡的模型選擇
4.1基於假設檢驗的方法
4.1.1Wald-檢驗
4.1.2LM-檢驗
4.2基於信息準則的方法
4.2.1AIC準則和BIC準則
4.2.2述長度和交叉驗證
4.3基於敏感度分析的方法
4.3.1基於偏導數的敏感度分析方法
4.3.2基於隨機分析的敏感度分析方法
4.4基於互信息的方法
4.4.1互信息及其估計
4.4.2基於互信息的多層感知器兩階段構造方法
參考文獻
第5章單個前饋神經網絡
5.1基於正則化相關熵的徑向基函數神經網絡學習方法
5.1.1正則化相關熵準則
5.1.2數值實驗
5.2橢球基函數神經網絡的混合學習方法
5.3.2特征加權支持向量機
5.3.3數值實驗
參考文獻
第6章混合前饋神經網絡
6.1高斯、Sigmoid、切比雪夫混合前饋神經網絡
6.1.1Gauss.Sigmoid神經網絡
6.1.2高斯一切比雪夫神經網絡
6.1.3數值實驗
6.2基於自適應模糊c均值的混合專家模型
6.2.1基於P：BMF.index的模糊c均值聚類算法
6.2.2結構描述和實現方法
6.2.3數值實驗
參考文獻
第7章前饋神經網絡的應用
7.1前饋神經網絡在人臉識別中的應用
7.2前饋神經網絡在非線性時間序列預測中的應用
7.3前饋神經網絡在圖像分割中的應用
7.4前饋神經網絡在異常檢測中的應用
參考文獻
附錄部分前饋神經網絡的Matlab源代碼
附錄1基本模型
附錄2模型選擇< |
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