人工神经网络理论、设计及应用

人工神经网络理论、设计及应用Tag内容描述：<p>1、神经网络控制基础,一、神经网络系统辨识,神经网络控制基础,1系统正模型辨识的两种结构,一、神经网络系统辨识,2系统逆模型辨识的两种结构,(a)反馈结构 (b)前馈结构,一、神经网络系统辨识,1直接逆控制,r,u,y,二、几种常见的神经网络控制系统结构,神经网络控制基础,2神经网络内模控制,二、几种常见的神经网络控制系统结构,3神经网络PID控制,二、几种常见的神经网络控制系统结构。</p><p>2、人工神经网络,第一章:绪论 主讲:韩力群,2,1 绪 论,3,1.1 概述,人脑的结构、机制和功能中凝聚着无比的奥秘和智慧。,地球是宇宙的骄子， 人类是地球的宠儿， 大脑是人的主宰。,现在是探索脑的奥秘，从中获得智慧，在其启发下构造为人类文明服务的高级智能系统的时候了！,4,(一)记忆与联想能力,(二)学习与认知能力,(三)信息加工能力,(四)信息综合能力,(五)信息处理速度,一、人脑与计算机信息。</p><p>3、第五章 反馈神经网络,5 反馈神经网络,Hopfield网络分为离散型和连续型两种网络模型，分别记作DHNN (Discrete Hopfield Neural Network) 和CHNN (Continues Hopfield Neural Network)，本章重点讨论前一种类型。,根据神经网络运行过程中的信息流向，可分为前馈式和反馈式两种基本类型。前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定。</p><p>4、4.4对偶传播神经网络,1987年，美国学者Robert Hecht-Nielsen提出对偶传播神经网络模型(Counter-Propagation Network，缩写为CPN),对偶传播网络,4.4.1 网络结构与运行原理,X(x1,x2,xn)T Y(y1,y2,ym)T，yi0,1，i=1,2,m O(o1,o2,ol)T d(d1,d2,dl)T V=(V1,V2。</p><p>5、第二章 神经网络基础知识,生物神经元 人工神经元模型 人工神经网络模型,神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，神经元(Neuron)是脑组织的基本单元，是人脑信息处理系统的最小单元。 生物神经元 生物神经网络,2.1人工神经网络的生物学基础,2.1.1生物神经元,生物神经元在结构上由: 细胞体(Cell body)、 树突(Dendrite)、 轴突(Axon)、 突触(Synapse) 四部分。</p>