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第一节 神经网络基本理论' z4 _8 z' y, ~$ [) [( o
一、人工神经网络概论" B& h7 y+ t8 m7 `0 Q l7 d
二、生物神经元模型' s2 F+ R, C, J4 ^+ L& D* o
三、Matlab的神经网络工具包
. ^$ G" @1 a# E$ M第二节 感知器
+ g) z' A( X' g' t6 t4 {# T k* y一、感知器神经元模型" g: D* M& g' x
二、感知器的网络结构$ h: D' w0 v# t, |& L+ l/ h
三、感知器神经网络的学习规则) D/ o/ M: c0 _; V, m3 h7 Y" N0 |
四、感知器神经网络的训练) K" [9 ?0 W. x4 w& ~( n2 \
五、重要的感知器神经网络函数的使用方法
8 [0 V3 K8 v0 ^) ^5 [0 w; f O! }六、感知器神经网络应用举例( N# v5 w" T' \! {8 t
第三节 线性神经网络" j9 b& [/ V* x; M( @) z! g
一、线性神经元模型3 `3 `8 b: E7 y/ s5 Y& ^$ U
二、线性神经网络结构
* ^7 f% o% z5 ?0 k! X三、线性神经学习网络的学习规则- I! ^0 S' B0 P6 Z6 J; z5 t) _
四、线性神经网络训练1 s( z4 J4 C9 A- o
五、重要线性神经网络函数的使用方法
- I$ b, G4 `4 @六、线性神经网络的应用举例, l6 o7 p* H5 D7 C+ E s
第四节- r( F* ~7 n, [! I1 q( H* R( z- b
BP网络% D. T5 F: r" @; Y3 G& o
一、BP网络的网络结构
) q" i/ ?2 \- f: S7 q; d5 g二、BP网络学习规则, R- G9 P$ D. K G
三、BP网络的训练2 c0 e! G4 N4 ]( E' g, C: Q
四、重要BP神经网络函数的使用方法
- ]8 V! h( A* c) o' C五、BP网络的应用举例9 s& j* w& M- n5 d; p
第五节 径向基函数网络; a9 Q; R6 s3 [; \" ^4 L j
一、径向基函数神经网络结构) Y0 m# |1 Y2 v1 j8 G- A6 M3 L" {
二、径向基函数的学习算法
1 z# m& y$ v1 |' E: Q三、重要径向基函数的函数使用方法
, @$ `, g1 E) N6 Y0 J0 \第六节 反馈网络7 P4 u: L M5 Y( M4 d" g
一、Hopfield网络的结构与算法- i, [& R7 h$ f1 @& `+ W! j6 Y6 Z
二、Hopfield网络运行规则
: l+ w# m0 [) ?三、重要的反馈网络函数
9 C1 T S+ h: u8 v% M5 T8 g四、重要的自组织网络函数
$ Z# ]" h$ s1 x: E五、反馈网络应用举例
3 h7 b3 l& {. \1 ^第七节 自组织网络
& \8 F9 @8 o7 o1 V一、自组织特征映射的网络结构5 i) d/ W2 l- ]! L) b
二、自组织特征映射网络的学习6 T4 R n' }/ X. r% y' l
三、自组织特征映射网络的训练
9 h! t9 F# d7 @. a1 O四、重要的自组织网络函数( K) ?7 P# X/ |/ s
五、自组织网络应用举例
0 ~1 J' U6 l0 w8 v$ B; }( b; l8 a' |5 _+ o6 j" O) v; z
0 b. \# r; n) u1 W! R6 v
0 P* D/ Z$ X0 Y* X3 H
- ~+ _$ J8 i6 V6 k
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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