混合神经网络技术-(第二版)

第二版前言**版前言第1章  绪论  1.1  神经网络的概念与分类  1.2  神经网络的基本特征和基本功能  1.3  神经网络的基本性质、优点及应用  1.4  神经网络的性能指标及研究内容  1.5  神经网络的发展简史、存在问题及发展趋势  1.6  神经网络的电磁应用  参考文献第2章  基础知识  2.1  神经网络模型  2.2  神经网络的训练和学习  2.3  神经网络的泛化能力  2.4  神经网络训练用样本  参考文献第3章  bp神经网络  3.1  bp神经网络结构  3.2  bp学习算法  3.3  bp神经网络应用要点  3.4  bp算法的不足及改进  3.5  bp神经网络应用  参考文献第4章  rbf神经网络  4.1  网络结构和工作原理  4.2  网络的生理学基础和数学基础  4.3  常用的学习算法  4.4  网络的特点及注意事项  4.5  rbf神经网络应用  4.6  rbf神经网络与bp神经网络的比较  参考文献第5章  hoprieid神经网络  5.1  hopfield神经网络简介  5.2  神经动力学  5.3  lyapunov定理  5.4  连续hopfield神经网络  5.5  离散hopfield神经网络  5.6  hopfield神经网络应用  5.7  hopfield神经网络特点  参考文献第6章  粒子群神经网络  6.1  粒子群优化算法  6.2  粒子群神经网络原理及实现  6.3  粒子群神经网络应用  参考文献第7章  模糊神经网络  7.1  模糊理论  7.2  模糊神经网络原理及实现  7.3  模糊神经网络应用  参考文献第8章  混沌神经网络  8.1  混沌理论  8.2  混沌神经网络原理及实现  8.3  混沌神经网络应用  参考文献第9章  小波神经网络  9.1  小波分析概述  9.2  小波神经网络原理及实现  9.3  小波神经网络应用  参考文献第10章  知识神经网络  10.1  知识神经网络基本概念  10.2  基于局部保持投影的知识神经网络原理及实现  10.3  基于局部保持投影的知识神经网络应用  参考文献第11章  神经网络集成  11.1  神经网络集成基本概念  11.2  神经网络集成实现方法  11.3  神经网络集成的应用  参考文献