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第一节 神经网络基本理论
$ H6 _% h1 S$ b3 Y5 M一、人工神经网络概论9 V% Z3 f% M# h' Z
二、生物神经元模型
& a9 ^/ ?2 r1 ]6 T5 }% ]+ D% L. C三、Matlab的神经网络工具包
/ }! p0 ~5 |8 y( [, D第二节 感知器+ }/ @0 U v1 }3 K P
一、感知器神经元模型
2 F. I( u, S% v: k5 P& r V二、感知器的网络结构- B9 M: H# `3 n& y5 M4 y4 e
三、感知器神经网络的学习规则
2 W0 N0 o# s% h3 ?$ S四、感知器神经网络的训练
/ h# u! ^; \' a7 X% B' f5 l五、重要的感知器神经网络函数的使用方法
4 @1 f% G" F+ q& E7 L" D) Z0 t$ z六、感知器神经网络应用举例
n+ c3 }2 c0 {! d* G1 r! U第三节 线性神经网络
# x3 S6 j% {$ R3 z# z" o一、线性神经元模型& O( G. m3 l1 k( {
二、线性神经网络结构9 i) _7 O j1 @6 X: v6 o5 ~$ {
三、线性神经学习网络的学习规则
" k8 q0 d" ~ J8 j! u6 y3 C四、线性神经网络训练# m6 F5 K) _4 J9 ~5 J( O
五、重要线性神经网络函数的使用方法# p( H: s- F/ B* R" m
六、线性神经网络的应用举例' A3 W3 c6 p& x- s3 g( b
第四节& F+ y i6 ]6 F7 J! e- T
BP网络
5 v: s% M' ^! t) d$ u3 U一、BP网络的网络结构/ g/ i3 g/ _7 g Z I7 n9 g
二、BP网络学习规则
2 f d _1 B* P0 W! }( W3 ^: |三、BP网络的训练8 {0 R" ^) i3 t" y1 l: s
四、重要BP神经网络函数的使用方法
2 B# y7 q, j! R6 o# n7 s# [+ j五、BP网络的应用举例* P3 M6 V( A. e9 `0 j8 a, h3 @
第五节 径向基函数网络" f1 |' q/ Q( k' T% l
一、径向基函数神经网络结构! [$ E( B: l9 D' }
二、径向基函数的学习算法
( R3 v& T( y4 S/ R7 j( c5 J+ N4 O三、重要径向基函数的函数使用方法
6 f) O7 b5 K# J' i第六节 反馈网络+ i# U4 s2 u# k
一、Hopfield网络的结构与算法
, o& q' _$ k7 x4 M" c, |% T二、Hopfield网络运行规则
' ^2 y, X3 h# P$ S: S+ p三、重要的反馈网络函数
) \( t/ ?* N+ X8 j0 x& _' l四、重要的自组织网络函数/ x; g# G/ u- j& g- E" {2 S7 V
五、反馈网络应用举例
2 m. }% j6 M3 a5 r第七节 自组织网络
/ d$ N. h- ?3 F一、自组织特征映射的网络结构
' R; m9 ? ?* z& u+ [( H z+ J$ n; {二、自组织特征映射网络的学习
; w$ [" X) E8 \三、自组织特征映射网络的训练 m) w* s+ ^0 U8 h9 |* w, }
四、重要的自组织网络函数
. g- F6 ^# d4 \) q9 z% V五、自组织网络应用举例
4 |, a$ m6 j/ r, x, V: j: R: x' h) x; b \- T6 \% ^
5 O1 Q& {9 p6 P5 J9 V& e8 m3 p
; x7 S) q/ w- K7 s% t' K8 X8 Z3 X8 t( R4 S3 j( u% @ |
matlab辅助神经网络设计.pdf
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发表于 2021-3-10 13:34
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