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第一节 神经网络基本理论- N: D$ Z5 e1 ^, N8 z: f4 ^
一、人工神经网络概论( I6 b1 X3 c3 A* ]2 D
二、生物神经元模型+ E% g/ s" A! E6 l. k6 W
三、Matlab的神经网络工具包/ r, _/ Y1 w J7 O6 h. C
第二节 感知器
; c. H, @. `+ n6 z' Y! q$ U一、感知器神经元模型( k- w3 `; p7 E1 B; p, C; [
二、感知器的网络结构
" ?1 p/ ]" h7 Q1 `6 H三、感知器神经网络的学习规则
[9 G3 a9 R0 S四、感知器神经网络的训练9 n' g% | p: k2 k
五、重要的感知器神经网络函数的使用方法
- h6 Q( F) D) l* W# q- F0 c六、感知器神经网络应用举例+ i" l w+ A8 N. F9 {0 q
第三节 线性神经网络, V0 y2 W0 I, }) [0 D9 _& u1 t
一、线性神经元模型& o7 q: G2 j" Q+ A, M
二、线性神经网络结构
! k1 F- F& s* W0 d8 r0 x# p/ D* c4 y# y三、线性神经学习网络的学习规则
. N ]- [# Q, C四、线性神经网络训练6 K+ v; `( h1 z. S0 L
五、重要线性神经网络函数的使用方法0 A% ] ~/ F5 G O" X7 ^$ Z
六、线性神经网络的应用举例" x7 y2 n0 |5 ?5 k! z* {8 i
第四节8 E: s, c) ~0 n8 U4 p. [. g4 [
BP网络
H4 {+ [& J$ A; b8 ~1 {一、BP网络的网络结构
% b1 x* l0 W! K' y! B9 f7 J2 f3 s/ B二、BP网络学习规则
# F2 S) h5 _& e/ p9 ^) R1 c三、BP网络的训练
5 C* C1 h Z. q% g) o四、重要BP神经网络函数的使用方法
, [8 o$ w R r3 I五、BP网络的应用举例
# B' x. `& h1 `% x. P1 g第五节 径向基函数网络
# L f" b3 f: w2 ^5 y3 @一、径向基函数神经网络结构
3 b6 N5 Q0 N0 K0 K0 u" H! G$ M) H二、径向基函数的学习算法: g7 t" M) h0 T6 |+ N& G
三、重要径向基函数的函数使用方法5 `6 O2 Y- {) `% a
第六节 反馈网络
) F4 ?2 ?6 f3 G8 o# L一、Hopfield网络的结构与算法1 u. o, n% O7 b$ ~
二、Hopfield网络运行规则
- B5 Q t) ], `/ Z. \- @' z0 j. p1 Q三、重要的反馈网络函数$ [, W7 i' S' S2 c1 Z
四、重要的自组织网络函数( B7 o" A. f* }: s) y' F
五、反馈网络应用举例
% t0 ^/ K8 v3 l$ \第七节 自组织网络) v8 i+ S& K) H4 B# v) s8 Z
一、自组织特征映射的网络结构7 }9 P+ r4 |6 H+ g0 K+ W
二、自组织特征映射网络的学习
5 v( p6 R( F; {三、自组织特征映射网络的训练6 |0 m5 M+ ~$ @6 r, ] F6 t, |
四、重要的自组织网络函数6 n2 g& f6 A4 x
五、自组织网络应用举例$ D" _4 A0 K, `% d% M
) v! \( x) F& |9 R5 J( B+ c3 V' w4 o/ u2 P( v
% k K G$ i$ u
& v7 j+ e) Z$ p- w1 e9 d9 q& v* n- _7 C
matlab辅助神经网络设计.pdf
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' B. q$ C0 c1 B2 Z9 v |
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发表于 2021-3-10 13:34
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