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应用MATLAB实现神经网络 - 闻新等
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第9章 神经网络工具箱的使用

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2024-04-30 09:18:36
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  • 封面
  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 神经网络概述及MATLAB介绍
    • 1.1 人工神经网络基本知识
    • 1.2 神经网络的发展历程
    • 1.3 神经网络研究及其应用
    • 1.4 神经细胞与人工神经元
    • 1.5 神经网络的分类
    • 1.6 神经网络的学习训练
    • 1.7 MATLAB入门学习
    • 1.8 MATLAB用户界面
    • 1.9 MATLAB的数值与变量
  • 第2章 感知器神经网络
    • 2.1 单层感知器
    • 2.2 多层感知器
    • 2.3 感知器的学习算法
    • 2.4 感知器神经网络的训练函数
    • 2.5 感知器的局限性
    • 2.6 感知器神经网络的应用实例分析
  • 第3章 线性神经网络
    • 3.1 线性神经网络模型及结构
    • 3.2 线性神经网络的学习算法
    • 3.3 线性神经网络的构建
    • 3.4 线性神经网络的训练
    • 3.5 线性神经网络的训练函数
    • 3.6 线性神经网络的局限性
    • 3.7 线性神经网络应用实例分析
  • 第4章 BP神经网络
    • 4.1 BP神经网络模型及结构
    • 4.2 BP神经网络的算法与BP网络推导
    • 4.3 BP神经网络的训练函数
    • 4.4 BP神经网络的局限性
    • 4.5 BP神经网络算法的改进
    • 4.6 BP神经网络的应用实例分析
  • 第5章 反馈型神经网络
    • 5.1 反馈神经网络的概述
    • 5.2 离散Hopfield神经网络
    • 5.3 连续Hopfield神经网络
    • 5.4 Hopfield神经网络的训练函数
    • 5.5 Hopfield神经网络应用实例分析
    • 5.6 Elman神经网络
    • 5.7 Elman神经网络的训练函数
    • 5.8 Elman神经网络应用实例分析
  • 第6章 径向基函数神经网络
    • 6.1 径向基函数神经网络基本原理
    • 6.2 径向基函数神经网络的学习算法
    • 6.3 径向基函数神经网络的训练函数
    • 6.4 其他径向基函数神经网络
    • 6.5 径向基函数神经网络的优缺点
    • 6.6 径向基函数神经网络的应用实例分析
  • 第7章 自组织竞争型神经网络
    • 7.1 自组织竞争型神经网络的模型及结构
    • 7.2 自组织竞争型神经网络的原理
    • 7.3 几种常用的联想学习规则
    • 7.4 自组织竞争型神经网络存在的问题
    • 7.5 SOM神经网络
    • 7.6 LVQ神经网络
    • 7.7 自组织竞争神经网络的训练函数
    • 7.8 自组织竞争神经网络应用实例分析
  • 第8章 MATLAB编程实现神经网络的应用
    • 8.1 基于HBF网络的自适应状态观测器设计
    • 8.2 基于RBF网络的船用柴油机故障诊断
    • 8.3 带有偏差单元的递归神经网络
    • 8.4 基于FCM优化的RBF网络自适应状态观测器设计
    • 8.5 基于泛函模糊神经网络的GPS/INS组合导航系统的软故障诊断
  • 第9章 神经网络工具箱的使用
    • 9.1 自定义神经网络
    • 9.2 自定义神经网络工具箱函数
    • 9.3 自定义神经网络实用的工具箱函数
  • 参考文献
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