|
|
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5 [3 ~0 ]$ o. U( V; q
一、人工神经网络概论 N0 N3 u4 O- v( F8 ~4 \6 h0 O% u. x u
二、生物神经元模型3 I9 A8 n3 W) |+ A4 x# x
三、Matlab的神经网络工具包/ }; U% U: O! z) m9 J
第二节 感知器0 a! A1 Z* [* K) b8 J* }1 V! A: r
一、感知器神经元模型, N/ _! Z& e! s! B
二、感知器的网络结构
6 u5 P8 @5 Z1 b9 H5 @三、感知器神经网络的学习规则
8 m1 D, { r; Y1 F3 ?9 d2 E四、感知器神经网络的训练
, M6 t% q3 ~. }8 h五、重要的感知器神经网络函数的使用方法
+ {& u+ B4 y3 z/ N六、感知器神经网络应用举例9 n4 H2 F, | N1 f, n7 e
第三节 线性神经网络
4 u: B4 h& I) d* \, ~! e x一、线性神经元模型
# j1 w5 B. V+ T. D9 v* t/ V二、线性神经网络结构
$ x' `: [/ s7 o/ V0 o+ \9 B三、线性神经学习网络的学习规则" H {6 o* N: E
四、线性神经网络训练
e& |% G1 W( y3 h6 F五、重要线性神经网络函数的使用方法3 ?8 X- }+ H: z6 z; W% B c# c% l
六、线性神经网络的应用举例3 x; j! q+ ]2 P. i5 A
第四节
# u0 a6 p" q1 T9 l% m) RBP网络
B6 n2 M# a9 T j一、BP网络的网络结构
~ ^- J) H, s. |二、BP网络学习规则% X4 A W- A6 C# ^1 z0 f1 O! O
三、BP网络的训练2 l& P7 k: u+ m3 Z# b
四、重要BP神经网络函数的使用方法
`/ V7 l, K# v' x& Z9 |' l五、BP网络的应用举例
& g9 \0 Q( ]1 d& A第五节 径向基函数网络
' j) ^: h4 W- D3 u2 ]# y5 _一、径向基函数神经网络结构
9 `8 \2 t$ c. O4 Y% _! a二、径向基函数的学习算法
9 `* J- S$ ]2 p" q三、重要径向基函数的函数使用方法5 S- N7 w! d" G- H Q/ k. w
第六节 反馈网络: e# G. p; F6 s. J6 B
一、Hopfield网络的结构与算法
: |& i3 L) m) z# `二、Hopfield网络运行规则2 e1 C* P- p9 p. X/ n; E
三、重要的反馈网络函数
0 R; ?$ \" M; d2 G$ h四、重要的自组织网络函数% A$ W2 K" s5 d7 j$ }; H3 S
五、反馈网络应用举例7 F* O' }: L3 G
第七节 自组织网络
) }/ k( e/ s, p8 o/ ~一、自组织特征映射的网络结构$ K G7 K, q5 P4 M( j
二、自组织特征映射网络的学习0 n$ J) x# `) t
三、自组织特征映射网络的训练
7 E, R5 \4 P6 B1 z; D# h四、重要的自组织网络函数
; M: \% E2 A: b1 q2 d五、自组织网络应用举例
! ~7 V# \, A* K8 e' m$ M2 k( @, Z. `2 J4 x- y
0 w/ [* D% t0 _' M% e# w) h5 A9 E6 Y9 Q5 n# A: R
) n" m8 X' U) R2 {* M4 K+ e/ a
matlab辅助神经网络设计.pdf
(868.68 KB, 下载次数: 0)
. ?/ l/ O; D" ~# _0 [( M' H |
|
/1 
发表于 2021-3-10 13:34
收藏
淘帖
支持！
反对！