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第一节 神经网络基本理论
7 M; ]/ Q% k& x- f- H* V7 x( b一、人工神经网络概论: d C i G" x+ ~
二、生物神经元模型" j$ e- [& E6 E
三、Matlab的神经网络工具包* G8 p( |+ p$ u& J' K5 W& Q2 ?6 \0 z
第二节 感知器9 _9 y- h& w( A% ?4 \1 ?3 u
一、感知器神经元模型
$ D- _" f* i+ \& T4 r二、感知器的网络结构
. ~; Y# w( w0 D( {8 ]4 p; G( ^* S三、感知器神经网络的学习规则0 v$ i5 E1 [( ^; x! j
四、感知器神经网络的训练1 c# {8 i$ J; V( @" f: K6 u# \
五、重要的感知器神经网络函数的使用方法+ R- ?. ~' o. F3 \4 L* w: e- B
六、感知器神经网络应用举例0 q) I# ?+ L. r& M! C* ~
第三节 线性神经网络
( \" I. T* M2 ^* h( z一、线性神经元模型
8 P! }! K1 Z z" @3 |二、线性神经网络结构
, V# _& [+ C" Q7 w& X5 l0 E6 { K: k6 b三、线性神经学习网络的学习规则/ F: T) n/ a; N- `! c; d
四、线性神经网络训练
[- { G3 M" O$ r. g8 D五、重要线性神经网络函数的使用方法
5 _$ X, K" R4 n4 _9 E. c1 S; ~4 o! g六、线性神经网络的应用举例' N. o3 u% U- W
第四节; ?- [3 p3 X/ o
BP网络( K& o+ m. U9 X
一、BP网络的网络结构% C! q# ]' Y7 J) D+ R
二、BP网络学习规则7 w$ l& g4 B' F4 |7 l
三、BP网络的训练
0 {# o6 D& C4 W- b3 @: T四、重要BP神经网络函数的使用方法
# m' ]. \1 u, u& A五、BP网络的应用举例
; N2 K+ ~% d0 S3 _: P g, J! F; @第五节 径向基函数网络2 D0 {: U5 M; g* A" M
一、径向基函数神经网络结构
" x P$ I$ P; V' s% x" s二、径向基函数的学习算法
8 ^" @: _' F7 n' q1 f; A. v. K* i2 ]三、重要径向基函数的函数使用方法" ^- l1 o$ e9 d/ |6 F
第六节 反馈网络
9 \& B, e2 }8 P0 f一、Hopfield网络的结构与算法
. O! o/ i, [6 U5 r* r二、Hopfield网络运行规则
2 k& N1 S0 s6 R- a2 b: p三、重要的反馈网络函数
/ T2 K. T: A# J( b3 j0 ?/ N$ L四、重要的自组织网络函数8 ^* Q5 D1 s8 s, ] [7 W. K9 {
五、反馈网络应用举例* N. B+ Y- c& o
第七节 自组织网络5 \& n* M% T- Z
一、自组织特征映射的网络结构
) i; n0 q( n1 ?4 y- n: T二、自组织特征映射网络的学习
3 h7 W9 q; y, p+ x' w- `% e X1 w三、自组织特征映射网络的训练
( Z2 U4 w- I/ t; n+ n四、重要的自组织网络函数 {2 H8 T. y4 a, |$ d" j" N% ~- D
五、自组织网络应用举例
! ] r! @4 I7 O
" N0 t! m) W9 q- W
9 D* @6 w, X* G* T! K2 f9 }# m
( g- z: U; w: j
8 h/ F/ G# B, [
matlab辅助神经网络设计.pdf
(868.68 KB, 下载次数: 0)
( B+ [) S: {/ f/ i/ b y |
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发表于 2021-3-10 13:34
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