[matlab] 计算智能:人工神经网络 模煳系统 进化计算 第二版.pdf

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发表于 2017-12-6 20:48:58 | 显示全部楼层 |阅读模式

介绍本书较系统全面地讨论了人工神经网络与模拟进化计算的理论和工程应用,特别在学习理论和网络结构选择、动态神经网络、贝叶斯方法的应用以及模拟进化计算中的一些理论问题等方面的论述更为系统深入。讲解中力求讲清物理概念,以便读者深入理解一些主要方法的思路。
第2版加强了关于统计学习理论、核方法与支持向量机、自组织网络的灵活应用,盲信号处理等方面的内容;增加了神经网络在生物信息学和金融方面应用的实例,以及最近的一些参考文献,以便反映这一领域的新进展;为了便于掌握主要内容,对章节顺序也做了调整,模拟进化计算部分增加了分布估计算法一章。
本书适合用作研究生课程教材,或作为希望深入学习神经网络和进化计算的科技工作者的自学参考书。

QQ截图20171206204753.png


介绍阎平凡,清华大学自动化系教授,博士生导师。1955年毕业于清华大学电机系。著有《神经网络与模糊控制》、翻译《神经网络理论》(译自俄文),发表学术论文50余篇。

目录第1章 绪论
第2章 前馈网络
第3章 径向基函数网络
第4章 学习理论与网络结构选择
第5章 核方法与支持向量机
第6章 自组织系统(Ⅰ)——Hebb学习
第7章 自组织系统(Ⅱ)——竞争学习
第8章 自组织系统(Ⅲ)——基于信息论的模型
第9章 动态信号与系统的处理
第10章 多神经网络集成
第11章 反馈网络与联想存储器
第12章 神经网络用于优化计算
第13章 神经网络中的动力学问题
第14章 误差函数与参数优化方法
第15章 贝叶斯方法
第16章 神经网络在信号处理中的应用
第17章 进化计算概论与进化策略
第18章 遗传算法及其理论分析
第19章 遗传算法的设计与实现
第20章 遗传算法在神经网络中的应用
第21章 遗传算法在作业调度中的应用
第22章 分布估计算法
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    发表于 2018-12-27 14:33:06 | 显示全部楼层
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