神经网络应用技术

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1、封面页书名页版权页前言页目录页第一章概述1.1人工神经网络的参照物--大脑神经网络1.1.1人的神经系统与神经网的组织分工1.1.2大脑神经元的构成1.1.3神经元是状态响应的信号部件1.2人工神经网络的构成与分类1.2.1人工神经网络的构成1.2.2人工神经网络的学习与各类模型1.3人工神经网络的实现1.3.1电子神经网络计算机1.3.2光学神经计算机1.3.3分子神经计算机1.4人工神经网络研究的历史回顾第二章神经网络与组合优化2.1Hopfield网络与TSP问题2.1.1Hopfield模型2.1.2TSP问题的描述2.1.

2、3网络匹配与求解2.1.4问题与研究2.2弹性神经网络与TSP问题2.2.1弹性网络原理2.2.2TSP问题求解2.3Boltzmann机与组合优化2.3.1Boltzmann机2.3.2组合优化问题求解2.4Guass机与组合优化2.4.1Guass机原理2.4.2组合优化问题求解2.5时变回归神经网络与凸规划2.5.1凸规划回归神经网络原理2.5.2构造与求解第三章神经网络与模式识别3.1模式识别及其发展概况3.2模式识别方法3.2.1待识客体的固有特性3.2.2传统模式识别方法3.2.3神经网络用于模式识别的机理和特点3.3单

3、层感知器和BP网络3.3.1ADALINE模型3.3.2MADALINE模型3.3.3BP网络3.4文字识别的神经网络途径3.4.1用途和意义3.4.2用于字符识别的多层前传网3.4.3具有不变性结构的网络3.4.4提取不变性特征3.4.5新感知机与不变性变换3.4.6选择注意模型(SelectiveAttention)3.5指纹识别第四章神经网络在图像处理中的应用4.1图像处理及其意义4.2图像恢复4.3边缘检测与图像分割4.3.1边缘检测的一般方法4.3.2BP网用于边缘检测4.3.3Pyramid网用于边缘恢复与增强4.3.4

4、图像分割的神经网络法4.4图像压缩4.4.1通过图像编码达到图像压缩4.4.2通过图像变换达到图像压缩第五章神经网络与自动控制5.1引论5.1.1控制理论的发展与面临的挑战5.1.2神经网络用于控制的优越性5.1.3神经网络控制的发展5.2神经网络逼近能力与学习能力5.2.1多层前传网络逼近能力5.2.2网络权重调节的统一规则5.2.3FIR多层前传网络的时域回传算法5.2.4多层前传网络训练的趋化算法5.3神经网络与系统辨识5.3.1动态多层前传网络5.3.2ART？神经网络在系统辨识中的应用5.3.3逆动力学系统的辨识5.3.4

5、神经网络系统辨识的具体应用5.4神经网络监督与评价学习控制5.4.1监督学习神经网络控制器5.4.2评价学习神经网络控制器5.4.3小脑模型及其在控制中的应用5.4.4基于ANZA神经网络协处理器的过程控制5.5神经网络非线性控制5.5.1神经网络内模控制5.5.2神经网络非线性预测控制5.5.3级联多层回传网络非线性调节器5.5.4神经网络控制器的反馈误差学习法5.5.5神经网络在工业过程控制中的应用5.6神经网络自适应控制5.6.1神经网络模型参考自适应控制5.6.2神经网络自校正控制5.6.3神经网络直接自适应控制5.6.4C

6、ohen-Grossberg模型与非线性自适应控制第六章神经网络与机器人控制6.1CMAC模型与机器人控制6.1.1CMAC模型与轨迹规划问题6.1.2加CMAC学习控制后机械手的跟踪性能6.1.3CMAC与机械手空间轨迹的形成6.1.4CMAC在手眼跟踪中的应用6.2中枢神经系统与机器人控制6.2.1轨迹生成与坐标变换6.2.2中枢神经系统模型6.3机器人眼手系统位置协调控制的神经网络算法6.3.1机器人眼手系统6.3.2单层网络的自一致学习6.3.3视觉反馈--误差自学习6.3.4关于多层前传网络应用的比较6.3.5眼手协调的C

7、MAC算法6.4VITE模型及仿真6.5自组织神经网络与机器人眼手系统6.5.1Kohonen网络原理6.5.2三维自组织网络与眼手系统第七章神经网络与信号处理7.1神经网络在通讯信号处理中的应用7.1.1信号检测7.1.2信道均衡7.2神经网络在语音信号处理中的应用7.2.1语音识别的意义及神经网络在其中的潜在优势7.2.2白化滤波器7.2.3非特定人26个英文字母的语音识别7.2.4非特定人汉语韵母的识别7.2.5Kohonen声控打字机7.3神经网络在声纳信号处理中的应用7.3.1声纳信号的预处理7.3.2神经网络的构造7.3

8、.3网络的训练与信号识别7.4神经网络在心电信号处理中的应用7.4.1自适应噪声抵消器7.4.2基于ANZA神经网络协处理器的ECG处理7.4.3神经网络在QRS检测中的应用7.5神经网络在脑电信号处理中的应用7.5.1神经网络EEG