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人工神经网络研究进展及论文发表过程论辩
  • 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 Identification38

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 Determined93

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 Equations136

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 Inversion189

第二节 英文科研论文B MATLAB Simulink Modeling and Simulation of Zhang Neural Network for Online Time-Varying Matrix Inversion201

第三节 英文科研论文C A Dual Neural Network Applied to Drift-Free Resolution of Five-Link Planar Robot Arm214

第四节 小结与思考225

后记226

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