图书介绍
神经网络技术及应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 党建武编著 著
- 出版社： 北京：中国铁道出版社
- ISBN：7113037399
- 出版时间：2000
- 标注页数：164页
- 文件大小：7MB
- 文件页数：170页
- 主题词：
PDF下载
下载说明
神经网络技术及应用PDF格式电子书版下载
下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！
（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）
注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具
图书目录
第一章 绪论1
1.1 人工神经网络概述1
1.1.1 神经网络是当代信息高科技的竞争热点1
1.1.2 神经网络的基本原理2
1.2 神经网络信息处理的特征及应用3
1.3 Von Neumann机与人脑的比较4
第二章 神经网络的生理基础6
2.1 大脑信息处理基础6
2.1.1 脑神经系统的结构6
2.1.2 神经元7
2.1.3 神经膜等效电路8
2.1.4 H-H神经元细胞等效方程9
2.2 人脑的信息处理10
2.2.1 神经生物学的理解11
2.2.2 算法的研究11
2.2.3 信息系统的研究11
2.3 大脑模型12
2.3.1 大脑的模型化研究方法12
2.3.2 神经网络模型13
2.4 基本神经元模型15
第三章 前馈神经网络18
3.1 感知机18
3.1.1 感知机模型18
3.1.2 感知机学习19
3.1.3 感知机收敛性定理22
3.2 BP神经网络25
3.2.1 BP模型25
3.2.2 学习算法26
3.2.3 训练与测试28
3.2.4 BP模型的性能32
3.3 竞争学习网络34
3.3.1 竞争学习网络结构34
3.3.2 竞争学习机理36
3.3.3 举例36
3.3.4 竞争学习网络特征39
第四章 Hopfield神经网络41
4.1 离散型Hopfield网络41
4.2 联想记忆42
4.2.1 基本原理42
4.2.2 举例43
4.2.3 记忆的局限43
4.3 连续型Hopfield网络44
4.4 A/D转换网络46
4.5 Hopfield网络用于求解组合优化问题47
第五章 随机神经网络优化理论49
5.1 退火模型优化模型49
5.2 随机神经优化模型52
5.2.1 Boltzmann Machine和Cauchy Machine52
5.2.2 随机神经优化模型54
5.3 应用神经优化方法解决LSI/VLSI布局问题56
5.3.1 概述56
5.3.2 一维逻辑门布局问题58
第六章 神经网络用于求解旅行商问题63
6.1 组合优化问题63
6.2 C-TSP优化问题的提出64
6.3 用Hopfield网络解C-TSP65
6.3.1 C-TSP计算能量函数的建立65
6.3.2 C-TSP的算法66
6.3.3 C-TSP算法智能化67
6.3.4 C-TSP的计算结果68
6.4 C-TSP的改进算法70
6.5 神经网络方法用于求解MTSP71
6.6 MTSP转化为TSP的神经网络解法71
6.6.1 问题的提出及表示71
6.6.2 能量函数的建立73
6.6.3 MTSP的迭代公式及模拟结果74
6.7 MTSP能量函数的建立及神经网络求解75
6.7.1 从同一城市出发的MTSP75
6.7.2 从不同城市出发的MTSP77
6.7.3 MTSP的算法及智能化和计算结果79
第七章 神经网络用于求解铁路组合优化问题83
7.1 神经网络用于求解铁路空车调度问题83
7.2 空车调度问题神经网络模型Ⅰ83
7.2.1 空车调度问题的数学模型83
7.2.2 神经网络解决84
7.2.3 计算机模拟分析85
7.3 空车调度问题神经网络模型Ⅱ87
7.3.1 发收空车不平衡空车调度的模型87
7.3.2 计算机模拟88
7.4 空车调度问题神经网络模型Ⅲ89
7.4.1 具有中间站转运空车的空车调度数学模型89
7.4.2 神经网络解法90
7.4.3 计算机模拟结果91
7.5 神经网络用于求解列车编组计划问题92
7.6 列车编组计划问题的分析及神经网络模型93
7.6.1 TFP的二次规划模型93
7.6.2 TFP的神经网络模型95
7.7 遗传算法用于列车编组计划问题97
7.7.1 遗传算法的起源、概念及方法97
7.7.2 TFP问题的遗传算法的表示与实现99
7.7.3 模拟实验结果100
第八章 模糊神经网络控制系统102
8.1 模糊控制系统概念102
8.1.1 模糊控制系统基本结构102
8.1.2 模糊控制器基本功能模块103
8.1.3 模糊神经网络103
8.2 应用神经网络构造模糊控制系统108
8.2.1 数学描述108
8.2.2 模糊神经网络模型111
8.3 模糊规则提取方法112
8.3.1 模糊规则辨识方法112
8.3.2 规则相关结点的辨识114
8.3.3 模糊神经网络系统的优化115
8.4 模糊规则权重的神经网络方法修正116
8.4.1 问题的提出116
8.4.2 模型的建立117
8.4.3 系统辨识过程118
8.4.4 模型训练算法和样本获取方法120
第九章 FNN在列车运行控制安全系统中的应用121
9.1 列车运行安全控制系统121
9.1.1 目前速度控制方式及存在问题121
9.1.2 列车运行智能控制122
9.2 FNN在列车运行安全控制系统中的应用124
9.2.1 TASC评价指标和控制规则124
9.2.2 模糊神经网络控制的模型建立125
9.2.3 列车运行安全模糊神经网络控制的可行性分析129
9.3 仿真结果131
9.3.1 仿真过程和步骤131
9.3.2 ZFNN控制系统仿真模型的生成131
9.3.3 模糊控制规则的获取和应用136
9.3.4 仿真结果及分析140
第十章 模糊神经网络系统142
10.1 模糊系统与神经网络142
10.1.1 模糊系统的知识表示、推理与获取142
10.1.2 推理机与函数逼近器143
10.1.3 前馈神经网络的函数逼近能力及推广能力144
10.1.4 模糊系统与神经系统结合145
10.1.5 模糊神经网络的学习146
10.2 模糊神经计算系统体系结构147
10.2.1 智能信息活动的特征147
10.2.2 模糊神经计算系统体系结构148
10.3 模糊神经计算的满意输出原理152
10.3.1 基本定义152
10.3.2 运算法则153
10.3.3 在求解TSP中的应用155
参考文献158