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第一节 神经网络基本理论9 C- V7 V# B7 B @- H9 j4 \
一、人工神经网络概论
. h, v e$ L2 Y* r) B) V! t二、生物神经元模型- y+ V; ~0 _! Y' h
三、Matlab的神经网络工具包
: g/ i0 F. d h) S* O+ V! D第二节 感知器
) M: J* o$ F% U% K2 m2 x一、感知器神经元模型
8 \6 v o+ f/ ?: u; Y5 G二、感知器的网络结构
* i2 d. g% L# U2 f7 @. j三、感知器神经网络的学习规则
- K' F, C* K+ X+ g" b9 ]四、感知器神经网络的训练5 P) s4 Y t; O1 V
五、重要的感知器神经网络函数的使用方法8 j; n) v1 n5 V9 R) z4 ^1 n: c
六、感知器神经网络应用举例
9 Q6 m( b0 c+ O1 k& Z" [第三节 线性神经网络& E2 u( j9 ?2 Z5 D2 w4 M
一、线性神经元模型$ u3 q/ e3 u4 X. U3 N
二、线性神经网络结构
: y4 q6 t- g1 v. e三、线性神经学习网络的学习规则! R) u2 f) n1 d5 s9 l/ H4 H
四、线性神经网络训练9 K) W, @" W; r# s0 z; i3 Q V4 q
五、重要线性神经网络函数的使用方法3 U2 i* K. f7 p$ A$ p5 B ]- n5 s
六、线性神经网络的应用举例
5 ]. w" g; t2 x8 f. C5 r第四节2 m$ M' z5 w( @# b; S5 A
BP网络* Z' c9 w* G& k
一、BP网络的网络结构2 d9 P7 }$ R- m6 X
二、BP网络学习规则
7 K) Q* l5 \: N/ O p5 I5 ^* A三、BP网络的训练
# t! Q2 L$ o( m0 `* v四、重要BP神经网络函数的使用方法
5 [9 k: ^( ?7 A' {" ?' q+ E% h$ u' G五、BP网络的应用举例7 Q3 g" D3 N) v+ N/ l0 H% b
第五节 径向基函数网络0 d( a4 F( v, D8 @( w- h
一、径向基函数神经网络结构" V" q2 k* y1 P9 c, r4 \+ _
二、径向基函数的学习算法" @& y7 S5 ]4 \) X3 E: \8 Z
三、重要径向基函数的函数使用方法
: j, e) X8 y1 D5 C第六节 反馈网络* T, U, t, B% O9 L
一、Hopfield网络的结构与算法
8 A. `8 z9 g7 D. q4 {8 l5 V二、Hopfield网络运行规则+ I" @5 I& J0 d$ i! B# {6 K2 _
三、重要的反馈网络函数. k, P& l( n5 G* p+ ~8 @# `
四、重要的自组织网络函数" m" a! ^8 A; @# t6 x0 ]
五、反馈网络应用举例
+ Y+ c/ B: v0 t& S. y; Z第七节 自组织网络
, G, a2 A R$ n+ n一、自组织特征映射的网络结构7 J/ `. s8 `8 w: c1 `" U2 f
二、自组织特征映射网络的学习
- I* s) k2 C+ ^+ I; \0 |三、自组织特征映射网络的训练
( C8 e! O$ e2 E8 `% [7 Y四、重要的自组织网络函数
" f* {* u2 t" w$ U五、自组织网络应用举例$ N' G, |& k% B+ l( h; p9 G& E
7 p% o0 n, |* a
3 L; K3 T: j; a8 j9 g- a
9 C$ D0 y+ D$ Y. ` o+ m, p
" U9 K0 }6 X8 Z [
matlab辅助神经网络设计.pdf
(868.68 KB, 下载次数: 0)
7 J1 U, ^: R$ n8 r
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发表于 2021-3-10 13:34
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