神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論
定 價(jià)：98 元
叢書名：普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材普通高等院校工程實(shí)踐系列規(guī)劃教材
- 作者：王曉梅編著
- 出版時(shí)間：2017/1/1
- ISBN：9787030511553
- 出 版 社：科學(xué)出版社
- 中圖法分類：TP183
- 頁(yè)碼：300
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16K
《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論》共5章，第1章主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、微分系統(tǒng)穩(wěn)定性理論和泛函分析的基本理論和概念；第2章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型及算法；第3章介紹后期比較熱門的三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雙向聯(lián)想（BAM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及動(dòng)力學(xué)問題；第4章介紹復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題；第5章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個(gè)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，有些內(nèi)容讓讀者難以讀懂，所以《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論》寫作時(shí)力求內(nèi)容簡(jiǎn)潔、通俗，論述深入淺出，系統(tǒng)地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、算法及動(dòng)力學(xué)問題。
《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論》既可作為數(shù)學(xué)專業(yè)或工科專業(yè)的本科生教材，也可作為研究生教材或供從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究的科研人員閱讀。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是20世紀(jì)末迅速發(fā)展起來的一門高新技術(shù)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性映射能力、自學(xué)習(xí)適應(yīng)能力和并行信息處理能力，為解決不確定非線性系統(tǒng)的建模和控制問題提供了一條新的思路，因而吸引了國(guó)內(nèi)外眾多的學(xué)者和工程技術(shù)人員從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究，并取得了豐碩成果，提出了許多成功的理論和方法，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制逐步發(fā)展成為智能控制的一個(gè)重要分支。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本思想就是從仿生學(xué)角度，模擬人神經(jīng)系統(tǒng)的運(yùn)作方式，使機(jī)器具有人腦那樣的感知、學(xué)習(xí)和推理能力。它將控制系統(tǒng)看成是由輸入到輸出的一個(gè)映射，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的映射特性，從而完成對(duì)系統(tǒng)的建模和控制，它使模型和控制的概念更加一般化。從理論上講，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)具有一定的學(xué)習(xí)能力，能夠更好地適應(yīng)環(huán)境和系統(tǒng)特性的變化，非常適合于復(fù)雜系統(tǒng)的建模和控制。特別是當(dāng)系統(tǒng)存在不確定性因素時(shí)，更體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)越性。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域受到重視主要?dú)w功于它的非線性映射能力、自學(xué)習(xí)適應(yīng)能力、聯(lián)想記憶能力、并行信息處理方式及其良好的容錯(cuò)性能。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，人們總期望它具有非�？斓娜质諗刻匦浴⒋蠓秶挠成浞夯芰洼^少的實(shí)現(xiàn)代價(jià)。
非線性控制系統(tǒng)早期的研究是針對(duì)一些特殊的、基本的系統(tǒng)而言的，其代表性的理論有：相平面法、描述函數(shù)法、絕對(duì)穩(wěn)定性理論、Lyapunov穩(wěn)定性理論、輸入輸出穩(wěn)定性理論等。自20世紀(jì)80年代以來，非線性科學(xué)越來越受到人們重視，數(shù)學(xué)中的非線性分析、非線性泛函及物理學(xué)中的非線性動(dòng)力學(xué)，發(fā)展都很迅速。與此同時(shí)，非線性系統(tǒng)理論也得到了蓬勃發(fā)展，有更多的控制理論專家轉(zhuǎn)入到非線性系統(tǒng)的研究，更多的工程師力圖用非線性系統(tǒng)理論構(gòu)造控制器，并取得了一定的成就，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是主要方法中的一種。
對(duì)讀者來講，本書作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門課程，重點(diǎn)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其網(wǎng)絡(luò)模型，使讀者了解智能系統(tǒng)描述的基本模型，掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念與各種基本網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)、典型訓(xùn)練算法、運(yùn)行方式，掌握軟件實(shí)現(xiàn)方法；然后將學(xué)生引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的研究領(lǐng)域，通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步體會(huì)有關(guān)模型的用法和性能，獲取一些初步的經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)使讀者了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有關(guān)研究思想，從中學(xué)習(xí)問題的求解方法，對(duì)高級(jí)研究者可以查閱適當(dāng)?shù)膮⒖嘉墨I(xiàn)，將所學(xué)的知識(shí)與自己未來研究課題（包括研究生論文階段的研究課題）結(jié)合起來，達(dá)到既豐富學(xué)習(xí)內(nèi)容，又具有一定的研究和應(yīng)用的目的。
本書針對(duì)本科高年級(jí)學(xué)生或研究生用書的實(shí)際情況，精選了《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論》（鐘守銘等編著）部分內(nèi)容，并對(duì)內(nèi)容進(jìn)行了優(yōu)化和增刪，同時(shí)結(jié)合相關(guān)的參考文獻(xiàn)和自身的研究領(lǐng)域，增添了基本網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)、典型訓(xùn)練算法、運(yùn)行方式及典型問題等，并加進(jìn)了最新的一些研究成果，本書注重內(nèi)容和體系的整體優(yōu)化，淺顯易懂，語言通俗簡(jiǎn)潔，重視培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)解決實(shí)際問題的能力。
本書由電子科技大學(xué)王曉梅副教授主編和執(zhí)筆。
本書的出版獲得了電子科技大學(xué)學(xué)科建設(shè)和新編特色教材項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的資助，并得到了電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院和科學(xué)出版社的大力支持，在本書的編寫過程中，電子科技大學(xué)鐘守銘教授對(duì)本書進(jìn)行了評(píng)審，并提出了不少寶貴的意見，在此一并表示衷心的感謝。電子科技大學(xué)于雪梅碩士閱讀了本書的部分手稿，對(duì)編輯格式和內(nèi)容進(jìn)行了仔細(xì)查閱，在此表示誠(chéng)摯的感謝，同時(shí)也對(duì)關(guān)心幫助本書出版的老師們表示感謝。
由于編者水平有限，不足之處在所難免，懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正！
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目錄
前言
第1章緒論1
1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介1
1.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念2
1.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展4
1.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)5
1.1.4人工神經(jīng)元模型7
1.1.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)14
1.2微分方程穩(wěn)定性理論基礎(chǔ)17
1.2.1微分方程的基本知識(shí)18
1.2.2微分、積分不等式19
1.2.3Lyapunov函數(shù)相關(guān)定義和定理21
1.2.4穩(wěn)定性的基本定義和定理27
1.2.5Lyapunov直接法的基本定理39
1.2.6構(gòu)造Lyapunov函數(shù)的基本方法48
第2章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型53
2.1M-P模型53
2.1.1MP模型的概念53
2.1.2標(biāo)準(zhǔn)M-P模型53
2.1.3時(shí)延M-P模型54
2.1.4改進(jìn)的M-P模型55
2.2感知器模型56
2.2.1問題背景56
2.2.2感知器的概念57
2.2.3單層感知器神經(jīng)元模型58
2.2.4單層感知器工作原理58
2.2.5單層感知器用于模式識(shí)別60
2.2.6多層感知器神經(jīng)元62
2.2.7感知器的學(xué)習(xí)規(guī)則64
2.2.8感知器的局限性74
2.2.9本節(jié)小結(jié)74
2.3自適應(yīng)線性神經(jīng)元模型74
2.3.1線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型75
2.3.2線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)76
2.3.3線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB仿真程序設(shè)計(jì)78
2.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型81
2.4.1BP神經(jīng)元及BP網(wǎng)絡(luò)模型81
2.4.2BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)82
2.4.3BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法82
2.4.4理論與實(shí)例85
2.4.5BP網(wǎng)絡(luò)的局限性95
2.4.6BP網(wǎng)絡(luò)的MATLAB仿真程序設(shè)計(jì)95
2.4.7BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例97
2.5徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡(jiǎn)介102
2.5.1徑向基網(wǎng)絡(luò)模型102
2.5.2徑向基網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建與學(xué)習(xí)過程104
2.5.3其他徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).105
2.5.4徑向基網(wǎng)絡(luò)的MATLAB仿真程序設(shè)計(jì)107
第3章常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題109
3.1Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題109
3.1.1無時(shí)滯的Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題109
3.1.2有時(shí)滯的Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題115
3.1.3Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的k-穩(wěn)定性分析.121
3.2細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題129
3.2.1無時(shí)滯的細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平衡點(diǎn)及穩(wěn)定性129
3.2.2有時(shí)滯的細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平衡點(diǎn)及穩(wěn)定性141
3.2.3無時(shí)滯細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的周期解及穩(wěn)定性149
3.2.4有時(shí)滯細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的周期解及穩(wěn)定性156
3.2.5廣義細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介162
3.3BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題166
3.3.1無時(shí)滯BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及穩(wěn)定性166
3.3.2具有連續(xù)時(shí)滯的BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及穩(wěn)定性171
3.3.3具有連續(xù)和離散時(shí)滯的混雜BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題177
第4章復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題188
4.1二階Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題188
4.1.1二階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型188
4.1.2無時(shí)滯的二階Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部穩(wěn)定性分析191
4.1.3無時(shí)滯的二階Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局穩(wěn)定性分析199
4.1.4具有時(shí)滯的二階Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性204
4.2具有擴(kuò)散的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和動(dòng)力學(xué)問題.208
4.2.1具有反應(yīng)擴(kuò)散的二階Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局漸近穩(wěn)定性分析210
4.2.2具有反應(yīng)擴(kuò)散的二階Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局指數(shù)穩(wěn)定性分析及收斂速度的估計(jì)212
4.3脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)問題218
4.3.1BAM系統(tǒng)的平衡點(diǎn)的存在性及指數(shù)穩(wěn)定性218
4.3.2具有時(shí)滯的脈沖二階Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題230
4.4隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題235
4.4.1隨機(jī)Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題235
4.4.2隨機(jī)細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題246
第5章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用254
5.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于模式識(shí)別255
5.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別的基本知識(shí)255
5.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手寫體字符識(shí)別中的應(yīng)用257
5.1.3基于Hopeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像超分辨率識(shí)別算法259
5.1.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全自動(dòng)模式識(shí)別跟蹤系統(tǒng)265
5.1.5RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于股票預(yù)測(cè)269
5.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化計(jì)算中的應(yīng)用273
5.2.1連續(xù)Hopeld在優(yōu)化計(jì)算中的應(yīng)用273
5.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他優(yōu)化算法的結(jié)合278
5.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與知識(shí)處理280
5.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用284
參考文獻(xiàn)289
附錄神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)293
A.1工具箱函數(shù)索引293
A.2工具箱函數(shù)詳解297
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