神经网络理论|[俄]A.H.加卢什金|清华大学出版社

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神经网络理论

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作者： [俄]A.H.加卢什金	出版社：清华大学出版社
译者：	丛书名：
出版日期：2004-7-1	上架日期：2005-10-27 16:20:00
ISBN：7302058563	页数：版次：初版
开本：16开	装帧：平装

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| 大封面 | 封底 | 前言 | 内容简介 | 序言 | 目录 | 作者简介 | 译者简介 | 作者序 | 译者序 |

【读者评论】

内容简介

本书从建造高性能计算机的观点出发讨论了神经网络的作用，详细分析了多层前馈网络的结构设计、学习算法和故障诊断问题。全书共分4篇：第1篇重点讨论前馈网络的各种典型结构；第2篇讨论神经网络学习中的一些理论问题；第3篇研究具体的学习算法；第4篇讨论神经网络的可靠性及故障诊断。本书理论分析深入，并有不少具体实例，每章后面都附有俄罗斯学者在神经网络研究方面的大量文献。
本书可作为从事神经网络研究和应用，以及从事模式识别领域研究的科技工作者的自学参考书，也可作为相关专业研究生的教学参考书。原书在俄罗斯被推荐为高年级大学生及研究生的教学用书。

目录
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005856-01.txt 
 
 引言1
第1篇神经网络的结构
第1章从布尔元件的逻辑基础向阈值逻辑基础的过渡271.1线性阈值单元(神经元)27
1.2多阈值逻辑29
1.3连续逻辑29
1.4激活函数的形式30
参考文献31第2章神经网络结构的定性分析342.1神经网络结构的几种形式34
2.2有顺序前向连接的多层网络35
2.3多层网络的结构及其符号表示37
参考文献40第3章有跨越连接的多层网络结构的优化423.1关于问题复杂性的准则42
3.2有跨越连接的一维输入网络的方案43
3.3类区数上限与下限的估计44
3.4结构优化问题的一些特例45
3.5根据某种拓扑特性进行的网络结构的优化47
3.6有kp个输出值的网络结构的优化50
参考文献51第4章连续神经网络524.1输入特征为连续的神经元52
4.2取连续值的层中神经元53
4.3有离散特征的连续神经元层53
4.4神经元的连续模型的分类54
参考文献58
第2篇神经网络的最优模型
第5章神经网络输入信号特性的研究605.1问题的提出60
5.2有两类样本时输入信号的联合概率分布61
5.3有k类样本时输入信号的联合概率分布66
参考文献68目录目录第6章建造神经网络的最优模型696.1最优模型的一般结构69
6.2典型神经网络分界面的解析表达70
6.3多维ε(n)及y(n)时的最优模型85
6.4自学习状态下神经网络输入信号的先验信息87
6.5自学习状态下网络的一次优化准则88
6.6在有任意技术等级的教师和自学习状态下网络的最优模型90
参考文献92第7章开环神经网络的分析937.1神经网络的模拟量和离散量误差的分布规律93
7.2二次优化泛函的选择100
7.3系统“adline”中二次优化泛函的选择101
7.4对应给定一次优化准则二次优化准则的形成102
7.5连续型神经网络105
7.6在有任意技术等级的教师和自学习状态下的神经网络109
参考文献109第8章多变量函数极值的搜索算法1108.1多层神经网络二次优化泛函极值的搜索过程110
8.2有关多变量函数迭代搜索法的分析110
8.3随机逼近法112
8.4对变量有等式约束的多变量函数极值进行搜索的迭代方法112
8.5变量有不等式约束时多变量函数寻优的迭代法117
8.6多变量函数的局部和全局最优点的随机搜索算法118
8.7使用二次优化泛函的二阶导数估计值的自适应算法119
参考文献122
第3篇自适应神经网络
第9章神经网络的调整算法1269.1问题的提出126
9.2有二值及连续输出的神经元127
9.3两层网络129
9.4由连续输出神经元构成的多层网络131
9.5变量存在约束的闭环调整的神经网络的构造132
9.6有二值输出的网络的一次优化准则的实现134
9.7有连续输入和kp种输出神经网络中平均风险最小化的实现136
9.8有n*个输出通道的神经网络中平均风险最小化的实现137
9.9多层神经网络中平均风险最小化的实现138
9.10输入为非平稳样本时闭环神经网络的构造140
9.11带跨越或反馈连接的闭环调整的神经网络的构造141
9.12自学习与有任意技术等级教师的闭环神经网络142
9.13二次优化泛函的二阶导数的估计143
参考文献145第10章连续型神经网络的调整14610.1有连续特征的网络的调整146
10.2层中神经元为连续时权值的调整147
10.3连续神经元层网络的学习过程中参数矩阵的选取147
10.4有连续特征并基于给定随机样本时参数k*(i,j)的选择149
10.5连续两层网络调整算法的特点151
10.6连续神经元层权函数的3种实现方案及相应的学习过程151
10.7两层连续神经网络中使用二次优化泛函α2g的学习算法153
10.8有分段常数权函数的连续神经元层154
10.9带分段线性权函数的连续神经元层156
10.10带分段常数权函数的连续神经元层的网络158
参考文献159第11章调整神经网络时初值的选择及多层网络的
典型输入信号16011.1初始条件的选择方法160
11.2确定性选择初值的算法161
11.3多层神经网络中初始条件的选择164
11.4多层神经网络的典型输入信号167
参考文献168第12章闭环多层神经网络的研究16912.1闭环调整的多层神经网络设计问题的提出169
12.2输入信号是多峰分布时神经元特性的研究170
12.3识别非平稳样本的神经网络的动态研究176
12.4学习状态下三层神经网络的动态研究181
12.5有反馈网络的一些特例的研究184
12.6自学习状态下单层神经网络的动态研究188
12.7自学习状态下的两层神经网络194
12.8闭环多层神经网络调整算法中一些有关参数矩阵选择
的工程方法202
12.9用于解决矩阵变换问题的多层神经网络的构造202
12.10用于把二进制数转换为十进制数的多层神经网络204
12.11有任意教师等级的多层网络的研究205
12.12对闭环调整的神经网络进行研究的解析方法206
参考文献214第13章可变结构多层神经网络的设计21613.1第1层神经元的顺序学习算法216
13.2使用随机法搜索局部及全局极值的多层神经网络中第1层
神经元的学习算法219
13.3超平面数增多时有关算法收敛性的分析222
13.4两层神经网络中第2层神经元的学习224
13.53层神经网络中第2层和第3层神经元的学习230
13.6对多层神经网络做依次调整的一般方法231
13.7有连续特征的多层神经网络中第1层神经元的学习方法232
13.8用调整变结构多层神经网络的方法解决初始条件的选择问题232
13.9变结构多层神经网络的自学习算法233
参考文献233第14章多层神经网络中有效特征的选择23514.1学习状态下特征选择问题的提出235
14.2固定结构的多层神经网络中特征提取的结构方法237
14.3用于选择有效特征的第1层神经元顺次调整的多层神经网络238
14.4神经元数的最少化240
14.5自学习状态下多层神经网络中有效特征的选取241
参考文献241
第4篇神经网络的可靠性及故障诊断
第15章神经网络的可靠性24415.1神经网络功能可靠性的研究方法244
15.2用多层神经网络形式实现组织自恢复时功能可靠性的研究246
15.3多层神经网络功能可靠性的研究247
15.4神经网络参数可靠性的研究248
15.5灾难性故障发生时多层神经网络功能可靠性的研究256
参考文献257第16章神经网络的故障诊断26016.1神经网络的状态图、基本概念及定义261
16.2神经网络中故障定位的算法262
16.3神经元输出端有逻辑常数故障时构造最少测试点的算法268
16.4神经网络的自适应故障诊断方法269
参考文献274结论276
参考文献279

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