神經網絡設計方法與實例分析 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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施彥//韓力群//廉小親

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第1章神经网络模型评估及选择 1.1 神经网络的泛化能力[1-3] 1.2 神经网络预测模型的一般描述[2，3] 1.3 研究神经网络泛化能力的理论基础[2-6] 1.3.1 经验风险最小化原则 1.3.2 结构风险最小化原则 1.3.3 偏差-方差分解 1.4 影响神经网络的泛化能力的具体因素[2-5] 1.4.1 神经网络具有泛化能力的基本必要条件 1.4.2 噪声的影响 1.4.3 “欠拟合”和“过拟合” 1.5 提高神经网络的泛化能力的方法[4，6] 1.5.1 模型结构选择 1.5.2 训练集扩展方法 1.5.3 提前停止 1.5.4 权值衰减 1.5.5 贝叶斯学习 1.5.6 神经网络集成[7-14] 1.6 神经网络模型的评估与选择[4-6，15] 1.6.1 神经网络模型的评估 1.6.2 神经网络模型的选择本章参考文献第2章基于BP算法的多层感知器的设计与应用第3章径向基函数神经网络的设计与应用第4章 SOFM网络设计与应用第5章 LVQ网络设计与应用第6章对偶传播神经网络第7章 ART网络设计及应用第8章 Hopfield网络的设计与应用第9章时序递归网络的设计与应用第10章 CMAC网络的设计与应用第11章支持向量机的设计与应用第12章人工神经元网络设计开发平台
· · · · · · (收起)

具体描述

《智能科學與技術本科專業係列教材•神經網絡設計方法與實例分析》從神經網絡設計和應用實踐齣發，介紹瞭10種常見的人工神經網絡的基本原理、設計方法，並從各個應用領域精選瞭豐富的典型應用實例進行剖析，旨在使讀者對各類常用的人工神經網絡的基本原理和學習算法進一步加深理解，熟悉其主要功能，掌握其設計方法，瞭解其主要應用，為設計各類神經網絡和解決實際問題打下基礎。主要內容包括神經網絡模型評估與選擇；10種典型網絡的設計與應用，包括BP網絡、RBF網絡、SOFM網絡、LVQ網絡、CPN網絡、ART網鉻、Hopfield網絡、時序遞歸網絡、CMAC網絡、SVM網絡；最後介紹瞭人工神經元網絡設計開發平颱。