图书介绍
人工神经网络研究进展及论文发表过程论辩pdf电子书版本下载
- 张雨浓，蔡炳煌主编 著
- 出版社： 北京：电子工业出版社
- ISBN：9787121108587
- 出版时间：2010
- 标注页数：226页
- 文件大小：17MB
- 文件页数：236页
- 主题词：人工神经元网络－科学研究－进展；人工神经元网络－论文－答辩
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图书目录
绪论 1
第一部分 神经网络权值直接确定 11
第一章 Legendre正交基前向神经网络的权值直接确定法 11
第一节 论文原稿 11
第二节 论文撰写、投稿模版与表格 18
第三节 评审建议 20
第四节 答复与修改 21
第五节 本章小结 22
第二章 Laguerre正交基前向神经网络及其权值直接确定法 24
第一节 论文原稿 24
第二节 投稿模版与表格 32
第三节 评审建议 33
第四节 答复与修改 34
第五节 关于校样 35
第六节 本章小结 36
第三章 相关英文论文阅读 38
第一节 英文科研论文 A Weights-Directly-Determined Simple Neural Network for Nonlinear System Identification 38
第二节 小结与思考 50
第二部 分神经网络结构自动确定 53
第四章 Gegenbauer神经网络之隐神经元自动确定及其预测应用 53
第一节 论文原稿 53
第二节 一审意见与建议 59
第三节 答复与修改 59
第四节 二审意见与建议 61
第五节 答复、修改与附图说明 61
第六节 本章小结 70
第五章 Hermite前向神经网络隐节点数目自动确定 71
第一节 论文原稿 71
第二节 投稿事项 77
第三节 审稿意见 78
第四节 答复与修改 79
第五节 本章小结 80
第六章 复指数Fourier神经元网络隐神经元衍生算法 81
第一节 论文原稿 81
第二节 评审建议 88
第三节 答复与修改 89
第四节 本章小结 91
第七章 相关英文论文阅读 93
第一节 英文科研论文 Growing Algorithm of Laguerre Orthogonal Basis Neural Network with Weights Directly Determined 93
第二节 小结与思考 102
第三部分 神经网络同质性研究 104
第八章 矩阵求逆所展示的BP和Hopfield神经网络学习同质性 104
第一节 论文原稿 104
第二节 投稿模版 114
第三节 评审意见与建议 115
第四节 答复与修改 115
第五节 二审意见与建议 116
第六节 二审答复与修改 117
第七节 终审意见 119
第八节 终审后的思考 120
第九节 本章小结 121
第九章 二次型函数最小化所展现的BP与Hopfield神经网络学习同质性 122
第一节 论文原稿 122
第二节 一审意见 131
第三节 答复与修改 132
第四节 二审建议 133
第五节 答复与修改 133
第六节 本章小结 135
第十章 相关英文论文阅读 136
第一节 英文科研论文 Common Nature of Learning Exemplified by BP and Hopfield Neural Networks for Solving Online a System of Linear Equations 136
第二节 小结与思考 146
第四部分 神经网络仿真、应用及其他 150
第十一章 梯度神经网络实时求解Sylvester矩阵方程之MATLAB仿真 150
第一节 论文原稿 150
第二节 评审建议 159
第三节 答复与修改 160
第四节 终审与校稿 162
第五节 本章小结 162
第十二章 神经网络在反插值问题中的应用 164
第一节 论文原稿 164
第二节 评审建议 172
第三节 答复与修改 172
第四节 二次修改 173
第五节 本章小结 174
第十三章 基于二次型优化和神经网络求解的平面多连杆机器手臂自运动规划 175
第一节 论文原稿 175
第二节 投稿及评审建议 182
第三节 评审答复 183
第四节 多次修改 186
第五节 本章小结 187
第十四章 相关英文论文阅读 189
第一节 英文科研论文A MATLAB Simulation of Gradient-Based Neural Network for Online Matrix Inversion 189
第二节 英文科研论文B MATLAB Simulink Modeling and Simulation of Zhang Neural Network for Online Time-Varying Matrix Inversion 201
第三节 英文科研论文C A Dual Neural Network Applied to Drift-Free Resolution of Five-Link Planar Robot Arm 214
第四节 小结与思考 225
后记 226