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自適應多尺度網絡理論與應用

【作　者】：焦李成、楊淑媛

【叢編項】：無

【裝幀項】：精裝 16 / 178

【出版項】：科學出版社 / 2008年

【ISBN號】：9787030216939 / 7030216938

【原書定價】：￥38.00　有2家書店打折銷售

【主題詞】：計算機/網絡－人工智能

書籍介紹

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【圖書簡介】
　　本書從認知神經科學出發，首先闡述了神經計算的范疇、基本原理、歷史、發展與前景，論述了一些經典的、目前仍在神經科學研究領域中得到廣泛應用的研究技術，以及一些當前正在興起的、已處于應用階段或正待完善的新的模型與方法；進而將后子波分析（或第三代子波分析）與神經計算相結合，提出了自適應多尺度幾何網絡的概念，詳細分析和建立了多種自適應多尺度幾何網絡模型和自適應學習算法，并且討論了它們在模式識別、函數逼近、圖像識別與數據分類等中的應用。本書適合信息與通信系統、電子科學與技術、計算機科學與工程、控制科學與工程、智能科學與技術等領域的研究人員閱讀，也可作為相關專業研究生或高年級本科生的參考用書。

【本書目錄】
前言
第1章　緒論
1.1　認知神經科學
1.2　神經計算
1.2.1　神經計算的研究范疇
1.2.2　神經計算的歷史與發展
1.2.3　神經計算的幾個重要研究領域
1.3　本書的主要內容
參考文獻
第2章　統計學習：神經網絡模型
2.1　Bayes理論
2.2　單層前饋網絡和學習規則
2.2.1　感知器訓練規則
2.2.2　線性單元的梯度下降規則
2.2.3　隨機梯度下降法
2.2.4　線性規劃方法
2.3　多層網絡和反向傳播學習規則
2.3.1　反向傳播算法
2.3.2　反向傳播算法性能分析
2.3.3　改進的反向傳播算法
2.4　SRM和SVM網絡
2.4.1　線性支撐矢量機網絡
2.4.2　非線性支撐矢量機網絡
參考文獻
第3章　神經計算進展
3.1　Bayes神經網絡
3.1.1　Bayes網絡
3.1.2　Bayes網絡推斷
3.1.3　Bayes網絡學習
3.2　正則學習和RBF神經網絡
3.2.1　具有徑向基穩定子的正則網絡
3.2.2　具有張量穩定子的正則網絡
3.2.3　具有加性穩定子的正則網絡
3.2.4　正則網絡的Bayes解釋
3.2.5　徑向基神經網絡
3.3　多尺度分析和子波神經網絡
3.3.1　子波理論
3.3.2　多變量函數估計子波網絡
3.3.3　正交多分辨子波網絡
3.3.4　多子波神經網絡
3.4　量子神經網絡
3.4.1　基于量子雙縫干涉實驗的計算模型
3.4.2　具有量子力學特性的人工神經元模型
3.4.3　量子聯想記憶模型
3.4.4　基于多宇宙觀點的計算模型
參考文獻
第4章　多尺度幾何分析與網絡
4.1　多尺度分析
4.2　多尺度幾何分析系統中的方向基
4.3　脊波
4.4　曲線波
4.5　輪廓波
4.6　Bandelet
4.7　Beamlet
4.8　Brushlet
4.9　Wedgelet
4.10　多尺度幾何網絡
參考文獻
第5章　自適應脊波網絡
5.1　引言
5.2　自適應連續脊波網絡
5.2.1　網絡模型和算法
5.2.2　網絡收斂性能分析
5.2.3　實驗和結果分析
5.3　廣義正則脊波網絡
5.3.1　網絡模型和學習算法
5.3.2　實驗結果分析
參考文獻
第6章　方向多分辨脊波網絡
6.1　引言
6.2　脊波框架
6.3　方向多分辨脊波網絡
6.3.1　網絡模型
6.3.2　網絡隱層節點數目的確定
6.3.3　網絡訓練算法
6.4　方向多分辨脊波網絡的性質
6.5　實驗和結果分析
參考文獻
第7章　線性脊波網絡
7.1　核光滑方法
7.2　線性脊波模型
7.2.1　線性脊波網絡
7.2.2　學習算法
7.3　實驗和結果分析
參考文獻
第8章　脊波核函數網絡
8.1　引言
8.2　脊波核函數網絡
8.3　脊波核函數網絡的學習算法
8.3.1　最小化平方誤差算法的正則化核形式
8.3.2　基于遺傳算法的方向向量優化
8.4　實驗和結果分析
參考文獻
第9章　曲線波網絡模型
9.1　引言
9.2　圖像處理中的曲線波變換
9.3　曲線波框架的性質
9.4　曲線波網絡
9.5　實驗和結果分析
參考文獻
第10章　輪廓波網絡模型
10.1　輪廓波網絡模型
10.2　基于子波包分解的輪廓波包
10.3　最優輪廓波包
10.4　基于量子遺傳算法的最優輪廓波包的構造
10.4.1　量子遺傳算法
10.4.2　量子遺傳算法優化輪廓波包
10.5　最優輪廓波包網絡
10.6　實驗和結果分析
參考文獻

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