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神经网络技术及应用PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：党建武编着
• 出 版 社：北京：中国铁道出版社
• 出版年份：2000
• ISBN：7113037399
• 页数：164 页

图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：汽车空调原理、结构与维修下一篇：汽车拖拉机学 发动机原理 《神经网络技术及应用》目录 标签：编着 网络技术 神经 应用 技术

第一章 绪论1

1.1 人工神经网络概述1

1.1.1 神经网络是当代信息高科技的竞争热点1

1.1.2 神经网络的基本原理2

1.2 神经网络信息处理的特征及应用3

1.3 Von Neumann机与人脑的比较4

第二章 神经网络的生理基础6

2.1 大脑信息处理基础6

2.1.1 脑神经系统的结构6

2.1.2 神经元7

2.1.3 神经膜等效电路8

2.1.4 H-H神经元细胞等效方程9

2.2 人脑的信息处理10

2.2.1 神经生物学的理解11

2.2.2 算法的研究11

2.2.3 信息系统的研究11

2.3 大脑模型12

2.3.1 大脑的模型化研究方法12

2.3.2 神经网络模型13

2.4 基本神经元模型15

第三章 前馈神经网络18

3.1 感知机18

3.1.1 感知机模型18

3.1.2 感知机学习19

3.1.3 感知机收敛性定理22

3.2 BP神经网络25

3.2.1 BP模型25

3.2.2 学习算法26

3.2.3 训练与测试28

3.2.4 BP模型的性能32

3.3 竞争学习网络34

3.3.1 竞争学习网络结构34

3.3.2 竞争学习机理36

3.3.3 举例36

3.3.4 竞争学习网络特征39

第四章 Hopfield神经网络41

4.1 离散型Hopfield网络41

4.2 联想记忆42

4.2.1 基本原理42

4.2.2 举例43

4.2.3 记忆的局限43

4.3 连续型Hopfield网络44

4.4 A/D转换网络46

4.5 Hopfield网络用于求解组合优化问题47

第五章 随机神经网络优化理论49

5.1 退火模型优化模型49

5.2 随机神经优化模型52

5.2.1 Boltzmann Machine和Cauchy Machine52

5.2.2 随机神经优化模型54

5.3 应用神经优化方法解决LSI/VLSI布局问题56

5.3.1 概述56

5.3.2 一维逻辑门布局问题58

第六章 神经网络用于求解旅行商问题63

6.1 组合优化问题63

6.2 C-TSP优化问题的提出64

6.3 用Hopfield网络解C-TSP65

6.3.1 C-TSP计算能量函数的建立65

6.3.2 C-TSP的算法66

6.3.3 C-TSP算法智能化67

6.3.4 C-TSP的计算结果68

6.4 C-TSP的改进算法70

6.5 神经网络方法用于求解MTSP71

6.6 MTSP转化为TSP的神经网络解法71

6.6.1 问题的提出及表示71

6.6.2 能量函数的建立73

6.6.3 MTSP的迭代公式及模拟结果74

6.7 MTSP能量函数的建立及神经网络求解75

6.7.1 从同一城市出发的MTSP75

6.7.2 从不同城市出发的MTSP77

6.7.3 MTSP的算法及智能化和计算结果79

第七章 神经网络用于求解铁路组合优化问题83

7.1 神经网络用于求解铁路空车调度问题83

7.2 空车调度问题神经网络模型Ⅰ83

7.2.1 空车调度问题的数学模型83

7.2.2 神经网络解决84

7.2.3 计算机模拟分析85

7.3 空车调度问题神经网络模型Ⅱ87

7.3.1 发收空车不平衡空车调度的模型87

7.3.2 计算机模拟88

7.4 空车调度问题神经网络模型Ⅲ89

7.4.1 具有中间站转运空车的空车调度数学模型89

7.4.2 神经网络解法90

7.4.3 计算机模拟结果91

7.5 神经网络用于求解列车编组计划问题92

7.6 列车编组计划问题的分析及神经网络模型93

7.6.1 TFP的二次规划模型93

7.6.2 TFP的神经网络模型95

7.7 遗传算法用于列车编组计划问题97

7.7.1 遗传算法的起源、概念及方法97

7.7.2 TFP问题的遗传算法的表示与实现99

7.7.3 模拟实验结果100

第八章 模糊神经网络控制系统102

8.1 模糊控制系统概念102

8.1.1 模糊控制系统基本结构102

8.1.2 模糊控制器基本功能模块103

8.1.3 模糊神经网络103

8.2 应用神经网络构造模糊控制系统108

8.2.1 数学描述108

8.2.2 模糊神经网络模型111

8.3 模糊规则提取方法112

8.3.1 模糊规则辨识方法112

8.3.2 规则相关结点的辨识114

8.3.3 模糊神经网络系统的优化115

8.4 模糊规则权重的神经网络方法修正116

8.4.1 问题的提出116

8.4.2 模型的建立117

8.4.3 系统辨识过程118

8.4.4 模型训练算法和样本获取方法120

第九章 FNN在列车运行控制安全系统中的应用121

9.1 列车运行安全控制系统121

9.1.1 目前速度控制方式及存在问题121

9.1.2 列车运行智能控制122

9.2 FNN在列车运行安全控制系统中的应用124

9.2.1 TASC评价指标和控制规则124

9.2.2 模糊神经网络控制的模型建立125

9.2.3 列车运行安全模糊神经网络控制的可行性分析129

9.3 仿真结果131

9.3.1 仿真过程和步骤131

9.3.2 ZFNN控制系统仿真模型的生成131

9.3.3 模糊控制规则的获取和应用136

9.3.4 仿真结果及分析140

第十章 模糊神经网络系统142

10.1 模糊系统与神经网络142

10.1.1 模糊系统的知识表示、推理与获取142

10.1.2 推理机与函数逼近器143

10.1.3 前馈神经网络的函数逼近能力及推广能力144

10.1.4 模糊系统与神经系统结合145

10.1.5 模糊神经网络的学习146

10.2 模糊神经计算系统体系结构147

10.2.1 智能信息活动的特征147

10.2.2 模糊神经计算系统体系结构148

10.3 模糊神经计算的满意输出原理152

10.3.1 基本定义152

10.3.2 运算法则153

10.3.3 在求解TSP中的应用155

参考文献158

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摘要：本文深入探讨了神经网络技术及其应用，以“神经网络技术及应用.pdf电子书版文档下载”为中心，从技术原理、应用领域、发展前景和实际案例四个方面进行了全面阐述，旨在为读者提供一份关于神经网络技术的全面指南。

1、技术原理

神经网络技术是一种模拟人脑神经元结构和功能的人工智能技术。它通过构建大量的神经元节点，通过前向传播和反向传播算法，实现数据的输入、处理和输出。神经网络技术具有强大的非线性映射能力，能够处理复杂的非线性问题。

神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，隐藏层对数据进行处理，输出层生成最终结果。神经网络通过不断调整神经元之间的连接权重，使模型能够学习到数据的特征和规律。

神经网络技术主要包括两种类型：前馈神经网络和循环神经网络。前馈神经网络适用于处理线性或非线性问题，而循环神经网络适用于处理序列数据，如自然语言处理和语音识别。

2、应用领域

神经网络技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型应用领域：

（1）图像识别：神经网络技术在图像识别领域取得了显著成果，如人脸识别、物体识别等。通过训练神经网络模型，可以实现对图像的自动分类和识别。

（2）自然语言处理：神经网络技术在自然语言处理领域具有强大的能力，如机器翻译、情感分析、文本摘要等。通过学习大量的文本数据，神经网络模型可以理解语言的语义和语法结构。

（3）医疗诊断：神经网络技术在医疗诊断领域具有巨大潜力，如疾病预测、药物研发等。通过分析患者的病历和基因信息，神经网络模型可以辅助医生进行诊断。

3、发展前景

随着计算能力的提升和数据量的增加，神经网络技术在未来将得到更广泛的应用。以下列举几个神经网络技术发展前景：

（1）深度学习：深度学习是神经网络技术的一个重要分支，通过构建多层神经网络，可以实现对复杂问题的建模。未来，深度学习将在更多领域得到应用。

（2）迁移学习：迁移学习是一种利用已有知识解决新问题的学习方法。通过迁移学习，神经网络模型可以快速适应新领域，提高学习效率。

（3）强化学习：强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。未来，强化学习将在机器人、自动驾驶等领域发挥重要作用。

4、实际案例

以下列举几个神经网络技术的实际案例：

（1）谷歌的AlphaGo：AlphaGo是一款基于神经网络技术的围棋人工智能程序，通过学习大量的围棋对局数据，AlphaGo在2016年击败了世界围棋冠军李世石。

（2）亚马逊的推荐系统：亚马逊的推荐系统利用神经网络技术分析用户行为和商品信息，为用户提供个性化的购物推荐。

（3）特斯拉的自动驾驶：特斯拉的自动驾驶系统采用神经网络技术，通过分析摄像头、雷达等传感器数据，实现车辆的自动驾驶。

总结：

神经网络技术作为一种强大的人工智能技术，已经在各个领域取得了显著成果。随着技术的不断发展，神经网络技术将在未来发挥更加重要的作用。本文通过对“神经网络技术及应用.pdf电子书版文档下载”的详细阐述，为读者提供了关于神经网络技术的全面了解。

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