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第一节 神经网络基本理论
' D$ Z% R+ ?+ g5 u' [% D% k, G一、人工神经网络概论
( F6 i" @4 I9 H$ C2 Z5 s8 p1 S二、生物神经元模型' U8 {0 |5 a: c1 _: d' e6 p
三、Matlab的神经网络工具包4 I, V: N" d+ n+ y7 j0 a4 L
第二节 感知器
1 S0 T! U/ T! x3 ?1 ?! ]8 f, o一、感知器神经元模型' k% x$ F- k) n7 Z+ K7 N5 D- G
二、感知器的网络结构$ d% I J1 S) x% z& F! K& U
三、感知器神经网络的学习规则
' `3 f6 N, H/ N6 Z5 g四、感知器神经网络的训练9 _) y8 w3 K d% a5 W1 C+ H) z
五、重要的感知器神经网络函数的使用方法0 B, B! \) O. j4 K
六、感知器神经网络应用举例
; O/ W6 L- V5 t) U0 P: r第三节 线性神经网络
m1 k5 f$ n9 i5 r8 J& P一、线性神经元模型
! ?1 W N- W9 Y4 `二、线性神经网络结构! [2 E1 n r( ~# I7 A) |0 x
三、线性神经学习网络的学习规则# K3 ^" k t9 }' D
四、线性神经网络训练
; _5 a3 ^5 \7 w. o五、重要线性神经网络函数的使用方法' d3 M9 S. _7 S5 `: U
六、线性神经网络的应用举例) J) u, R4 _& S; r7 c/ r
第四节8 Z: x/ q1 A5 D! G; q7 y9 N& y9 k
BP网络: v3 d( a4 b" m3 ]3 Q
一、BP网络的网络结构
% k/ j4 Z# Q) Z. O" b二、BP网络学习规则
' e [# L6 {% S三、BP网络的训练
) n5 J$ v& w+ U. x8 m! J9 D! A4 j$ V四、重要BP神经网络函数的使用方法
7 B1 g+ m3 k: A$ y五、BP网络的应用举例
/ t( d8 [0 v" X7 \2 i W第五节 径向基函数网络
- n; |; C& ~- I' K一、径向基函数神经网络结构0 Y2 c' _4 R( O2 N! l5 ?; O
二、径向基函数的学习算法; I# ?+ p! Y0 k. W1 U3 F4 ^
三、重要径向基函数的函数使用方法0 m, O8 A. h! ]2 s
第六节 反馈网络& g/ N$ ~! e% a8 z1 n
一、Hopfield网络的结构与算法1 `' k' R d! [8 u1 V+ a! ^" G l
二、Hopfield网络运行规则
3 z" p+ a( x$ \6 V9 }! H, F三、重要的反馈网络函数6 z& ^" G3 w) a
四、重要的自组织网络函数0 [4 Q$ r+ Y/ e3 F( [3 y5 U! Z
五、反馈网络应用举例( [8 O% N; N3 e U$ v
第七节 自组织网络
6 Q1 d3 L; y6 X* b- R) c一、自组织特征映射的网络结构
% N; v2 u4 o) N+ A9 u+ E5 W二、自组织特征映射网络的学习
& q" l9 L& q7 L, |- \, n' |; Q三、自组织特征映射网络的训练; t" q) h4 d9 K( b: o& h1 K
四、重要的自组织网络函数
" f4 a4 F. ?; h" I! Z五、自组织网络应用举例
& b6 ~, N& B d; b6 N; b) M) w* l" Z/ H3 {3 E4 L
- W* _4 Z9 o- Q0 @+ \- \6 @
% |6 w! W0 S3 I ]# k7 y! a8 {9 @2 b$ ~2 S
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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