|
|
EDA365欢迎您登录！
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？注册
x
第一节 神经网络基本理论& j4 X; C7 K" L# ^7 D& ?# L! n s
一、人工神经网络概论
2 Q1 d0 H$ E( r. [- q$ D二、生物神经元模型! n& j5 _/ i w; y& t0 O4 C
三、Matlab的神经网络工具包5 X' X' d, F+ a( X2 {% }' W+ h
第二节 感知器
: P0 b* I. C1 u' G) n, w0 M一、感知器神经元模型. [* P5 }0 A6 d% z3 D0 v
二、感知器的网络结构- @1 o* z4 l. k3 n! ]" w6 ]
三、感知器神经网络的学习规则% ]" H7 v. A: a9 b; R
四、感知器神经网络的训练7 u4 z/ }2 I+ @, ~. A
五、重要的感知器神经网络函数的使用方法 \' ^; N3 G8 |) Q8 F% `
六、感知器神经网络应用举例* P2 T( }0 q2 [# f4 V2 ~# K
第三节 线性神经网络
) {- y( L" p( R; U* s一、线性神经元模型; h$ W5 s* a: Z" D7 h. [! J" h
二、线性神经网络结构
) t/ o/ K$ z% c+ S" W1 ~三、线性神经学习网络的学习规则0 \$ s4 y( @- R2 t! Z3 c
四、线性神经网络训练# p! W; W# v! [% t+ }
五、重要线性神经网络函数的使用方法8 g, ^5 r8 t. F* b7 |
六、线性神经网络的应用举例" o' a+ r4 C) W1 `5 _- t1 B Z: ?
第四节3 M' n: l$ T1 P" D# \7 K% b( ^) F
BP网络7 [1 }+ o$ @4 `4 N+ ?) l8 O* r) l
一、BP网络的网络结构
1 n1 g X4 n/ P. F7 C4 ]' p( [二、BP网络学习规则
3 a8 [4 H9 l/ W$ [0 g2 X. g三、BP网络的训练. M C: s: L' V! P7 V+ Q
四、重要BP神经网络函数的使用方法$ X [+ ?+ o3 k! q2 w; K5 f
五、BP网络的应用举例/ e+ C8 p& f D5 i0 y4 R% B
第五节 径向基函数网络
. U9 E' W* Y/ B. N" u一、径向基函数神经网络结构0 d! d$ p& t4 w. H, q
二、径向基函数的学习算法( E: K6 o( [0 ]" d
三、重要径向基函数的函数使用方法
8 C4 ^( }- ]; d! [, l |: c. I# C第六节 反馈网络
2 g; x6 m4 _& }7 n. P1 \一、Hopfield网络的结构与算法
+ {: O: h) t' w3 u, p' x二、Hopfield网络运行规则! o/ p {1 T! u
三、重要的反馈网络函数
" R; u7 d! W+ Q- }' l7 ]四、重要的自组织网络函数
2 L, G* T- Y' I/ ~ [ {9 ?五、反馈网络应用举例6 q2 B) t: q4 R
第七节 自组织网络7 ^% u' u* `! s% Q( q; u6 D! z7 N9 I- k
一、自组织特征映射的网络结构1 E" i2 X U H# N; \+ W
二、自组织特征映射网络的学习
3 E6 ?$ p$ Y A7 s三、自组织特征映射网络的训练% o7 `0 s. G+ c/ {/ A- ~: K: b I$ K
四、重要的自组织网络函数
8 w: a% W: z0 ]8 P/ @3 a五、自组织网络应用举例. t$ g0 D) d' P6 T3 i0 J
: V8 J& ?" Z3 L1 t& ~9 Z- `
, F+ u3 W9 y' t# i% s2 _* H4 s# U2 R5 s4 f( A
2 Y6 }8 k5 E6 e5 N/ b, [# v
matlab辅助神经网络设计.pdf
(868.68 KB, 下载次数: 0)
2 a. t' f: f% {5 ]+ `) F0 |0 `0 [( n
|
|
/1 
发表于 2021-3-10 13:34
收藏
淘帖
支持！
反对！