图书介绍

序列构造神经网络与多维数据分析pdf电子书版本下载

王仁武著著
出版社：上海：上海社会科学院出版社
ISBN：9787807453154
出版时间：2008
标注页数：140页
文件大小：10MB
文件页数：158页
主题词：人工神经元网络；数据库系统－系统分析

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图书目录

前言 1

内容提要 1

第一章多维数据分析及其研究概述 1

引言 1

维与多维的概念 1

数据分析的视角：维 1

维的度量属性 2

维的层次 2

维的特性 2

维的分类 3

维的选择与设计 3

多维数据分析的概念 4

多维数据分析的基础 4

多维数据分析的数据准备 5

多维数据分析的一般方法 6

多维数据分析的应用前景 9

知识发现的需求 9

实际应用环境下数据增长的需求 10

智能数据发展的需求 11

多维数据分析的研究情况 11

基于粗糙集数据的分析方法 12

基于支持向量机的分析方法 13

基于贝叶斯的分析方法 14

第二章神经网络及其研究概述 16

引言 16

人工神经网络与多维数据分析 16

神经网络如何工作 17

建立不同类型的模型——无指导的学习 18

神经网络方法——竞争学习 18

模型的优缺点 19

机器学习与神经网络 21

传统神经网络学习中的缺陷 23

固定的网络结构 23

网络训练时间周期长 24

小结 25

第三章序列构造神经网络的模型研究 27

引言 27

神经网络BP学习算法 28

误差反向传播算法 28

误差反向传播算法的改进 30

序列构造神经网络的一些特点 32

序列构造神经网络的理论基础 33

基本概念 33

序列构造网络构造的基本结构 35

序列构造神经网络的基本原理 38

网络对已有样本的学习过程 39

网络对新样本的识别过程 41

序列构造型神经网络的机理分析 42

动态网络结构模型 42

神经元动态序列的几何空间解释 43

内部隐层神经元的确定 45

小结 46

第四章序列构造神经网络的构造方法 48

引言 48

多类样本的序列神经网络的构造方法 48

多类样本构造的一般过程描述 49

训练中的复杂度分析 50

训练样本的选择 52

数值属性的替换原则 52

属性数据值调整 53

实验及讨论 53

小结 55

第五章序列构造神经网络的实现方法 56

引言 56

超平面结构神经元的实现方法 56

超平面神经元 56

结合超平面神经元的SCNN实现 57

实现机理分析 58

RBF神经元的实现方法 59

RBF神经元 59

结合RBF神经元的SCNN实现 59

实现机理分析 61