混合神經(jīng)網(wǎng)絡技術

前言
第1章 緒論
1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的概念與分類
1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本特征和基本功能
1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本性質、優(yōu)點及應用
1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡的性能指標及研究內容
1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展簡史、存在問題及發(fā)展趨勢
1.6 神經(jīng)網(wǎng)絡的電磁應用
參考文獻
第2章 基礎知識
2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡模型
2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和學習
2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力
2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練用樣本
參考文獻
第3章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構
3.2 BP學習算法
3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用要點
3.4 BP算法的不足及改進
3.5 應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行微帶貼片天線設計
參考文獻
第4章 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
4.1 網(wǎng)絡結構和工作原理
4.2 網(wǎng)絡的生理學基礎和數(shù)學基礎
4.3 常用的學習算法
4.4 網(wǎng)絡的特點及注意事項
4.5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的比較
參考文獻
第5章 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡
5.1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
5.2 神經(jīng)動力學
5.3 Lyapunov定理
5.4 連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡
5.5 離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡
5.6 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡應用
5.7 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡特點
參考文獻
第6章 隨機神經(jīng)網(wǎng)絡
6.1 Boltzmann機
6.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的隨機訓練
6.3 模擬退火算法
參考文獻
第7章 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡
7.1 遺傳算法
7.2 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡原理及實現(xiàn)
7.3 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡應用
參考文獻
第8章 粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡
8.1 粒子群優(yōu)化算法
8.2 粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡原理及實現(xiàn)
8.3 粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡應用
參考文獻
第9章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡
9.1 模糊理論
9.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡原理及實現(xiàn)
9.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡應用
參考文獻
第10章 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡
10.1 混沌理論
10.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡原理及實現(xiàn)
10.3 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡應用
參考文獻
第11章 小波神經(jīng)網(wǎng)絡
11.1 小波分析
11.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡原理及實現(xiàn)
11.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡應用
參考文獻
第12章 神經(jīng)網(wǎng)絡集成
12.1 神經(jīng)網(wǎng)絡集成基本知識
12.2 神經(jīng)網(wǎng)絡集成的應用
參考文獻
附錄
附錄1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡源程序
附錄2 基于梯度算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡源程序
附錄3 基于聚類法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡源程序
附錄4 基于正交最小二乘算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡源程序
附錄5 遺傳算法源程序
附錄6 粒子群算法源程序
附錄7 粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡源程序
附錄8 粒子群算法和BP算法相結合優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡源程序(1)
附錄9 粒子群算法和BP算法相結合優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡源程序(2)
附錄10 小波神經(jīng)網(wǎng)絡源程序
附錄11 基于十進制粒子群優(yōu)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡集成源程序
附錄12 基于二進制粒子群優(yōu)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡集成源程序