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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法及應(yīng)用

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《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法及應(yīng)用》作為一種人工智能領(lǐng)域的新技術(shù)，具有優(yōu)越的非線性映射能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其在模式識(shí)別、系統(tǒng)建模等方面的卓越性能，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于許多行業(yè)，發(fā)揮了很好的作用。
　　本書(shū)從RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法、結(jié)構(gòu)分解、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、樣本選取等幾方面入手，分析了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力和收斂速度的途徑與實(shí)現(xiàn)方法，提出了快速資源優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)（FRON）算法、基于粗糙集理論的RBF網(wǎng)絡(luò)剪枝（RS-RBF）算法、基于多Agent系統(tǒng)設(shè)計(jì)原理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)算法（MANN方法），并介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在熱工過(guò)程預(yù)測(cè)控制以及設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，給出了應(yīng)用實(shí)例。本書(shū)的最后還提供了利用MATLAB軟件編寫(xiě)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法的實(shí)例，具有較高的實(shí)用性。
　　《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法及應(yīng)用》可供從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與應(yīng)用的工程技術(shù)人員、研究人員參考，亦可供高等院校相關(guān)專業(yè)的教師和學(xué)生作為教學(xué)參考書(shū)。

前言

第1章緒論1

1.1引言1

1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用2

1.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究及發(fā)展2

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及工作方式3

1.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法4

1.2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能5

1.2.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域的應(yīng)用6

1.2.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用11

1.2.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用中有待于解決的問(wèn)題12

1.3其他智能方法13

1.3.1粗糙集理論13

1.3.2Agent系統(tǒng)理論13

1.3.3信息融合技術(shù)14

1.4本書(shū)主要內(nèi)容15

參考文獻(xiàn)16

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