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| 內容簡介： |
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张昭昭、乔俊飞所著的《模块化神经网络结构分析与设计》系统地论述了模块化神经网络的主要理论、设计基础及应用实例，旨在使读者了解模块化神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉模块化神经网络的基本原理和主要应用，掌握模块化神经网络结构模型和设计应用的方法，特别是模块化神经网络的结构设计理念、学习方法，为进一步研究和应用打下基础。为了便于读者理解，书中尽量避免繁琐的数学推导，加强了模块化神经网络在各个领域的应用实例，并在内容的选择和编排上注意到读者初次接触新概念的易接受性和思维的逻辑性。在编写的过程中，大部分内容是作者近几年的研究成果，部分内容取材于最近的国内外文献。本书的各章后面都附有较多的参考文献，以便读者进一步查阅。
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| 關於作者： |
张昭昭，1973年生，辽宁工程技术大学讲师、硕士生导师，博士学位。主要研究方向为智能计算、复杂系统建模、神经网络结构优化设计。以神经网络结构优化设计和污水处理过程关键参数在线建模为目标，在神经网络结构动态演化机制、结构动态神经网络稳定性理论、模块化神经结构设计方法、污水处理过程特征建模等方面取得研究成果。参与2本专著的编写，在国内外核心期刊发表学术论文近20篇。申请国家发明专利3项，获得软件著作权5项。
乔俊飞，1968年生，北京工业大学教授，博士生导师，享受国务院特殊津贴专家。现任中国自动化学会理事、中国人工智能学会理事，《自动化学报》、《信息与控制》等期刊编委。长期从事复杂过程优化控制、人工神经网络分析与结构设计研究工作，承担国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金重点项目和国家863计划等项目。在国内外核心期刊发表学术论文近百篇。获得授权国家发明专利15项、软件著作权12项。研究成果获得教育部科技进步一等奖、北京市教育教学成果一等奖。
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| 目錄：
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1 绪论
1.1 引言
1.2 神经网络及其发展
1.3 人工神经网络结构设计发展现状
1.4 本书主要内容
2 感知器神经网络
2.1 引言
2.2 感知器神经网络分析
2.3 感知器神经网络学习算法
2.4 附录：数学基础
2.5 本章小结
3 前馈神经网络学习方法研究
3.1 引言
3.2 神经网络学习
3.3 快速下降算法
3.4 极速学习方法
3.5 实验与分析
3.6 附录：数学基础
3.7 本章小结
4 基于信息熵的前馈网络结构优化设计
4.1 引言
4.2 熵
4.3 基于改进拟熵的神经网络权衰减算法
4.4 基于神经网络复杂度的修剪算法
4.5 自适应前馈神经网络结构设计
4.6 本章小结
5 模块化神经网络结构设计
5.1 引言
5.2 模块化神经网络
5.3 模块化神经网络的构架与实现
5.4 模块化神经性能分析
5.5 本章小结
6 多层协同模块化神经网络
6.1 引言
6.2 视觉神经系统
6.3 多层协同模块化神经网络
6.4 实验与分析
6.5 本章小结
7 局部互连BP神经网络
7.1 引言
7.2 局部互连BP神经网络结构
7.3 RBF神经元参数的确定
7.3 局部互连BP神经网络的学习及网络结构设计
7.4 实验与分析
7.5 本章小结
8 动态自适应模块化神经网络结构设计
8.1 引言
8.2 动态自适应模块化神经网络结构
8.3 动态自适应模块化神经网络结构设计
8.4 动态自适应模块化神经网络学习算法
8.5 实验与分析
8.6 本章小结
9 具有群集属性的回声状态网络结构设计
9.1 引言
9.2 回声状态网络
9.3 具有Small World特性的回声状态网络结构设计
9.4 实验与分析
9.5 本章小结
参考文献
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