人工神经网络与盲信号处理
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内容提要
21世纪科技界面临的重大挑战之一是在不断扩大的广度和深度上用计算机来替代并且更好地完成人的各种智能工作。以人工神经网络、模糊逻辑与进化计算为核心的计算智能学正是为完成这一使命而构建的新学科之一。本书以人工神经网络为**,其中包含多层前向神经网络、Hopfield神经网络、自组织神经网络以及一个新的重要发展方向——盲信号处理;还包括模糊神经网络和遗传算法及其在人工神经网络中的应用等交叉学科内容。书中除了给出本学科主要的理论基础外还广泛介绍了这一领域*新研究方向、研究方法和成果、大量应用实例以及参考文献。
目录
第1章 绪论
1. 1 人脑与人的智能. 人工神经网络与智能机器. 人工智能与计算智能
1. 2 ANN的主要模型与研究途径
1. 3 ANN的学习
1. 4 ANN的应用
1. 5 脉冲耦合神经网络和脑成像技术
1. 6 ANN与盲信号处理
1. 7 本书的组织
参考文献
第2章 前向多层神经网络与递归神经网络
2. 1 概述
2. 2 线性函数MLP
2. 3 硬限幅函数MLP
2. 4 用Sigmoid函数和线���函数的MLP 更多
1. 1 人脑与人的智能. 人工神经网络与智能机器. 人工智能与计算智能
1. 2 ANN的主要模型与研究途径
1. 3 ANN的学习
1. 4 ANN的应用
1. 5 脉冲耦合神经网络和脑成像技术
1. 6 ANN与盲信号处理
1. 7 本书的组织
参考文献
第2章 前向多层神经网络与递归神经网络
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