| 本书是一部关于人工智能计算的军事理论专著，内容涉及绪论、模糊神经元网络、几种特殊的多层神经元网络、过程神经元网络、进化神经元网络、智能计算应用实例等，适合军事技术相关行业人员参考学习。 |
| 梁久祯，博士，副教授，1968年生于山东省泰安市，2001年毕业于北京航空航天大学计算机专业，获工学博士学位。长期从事智能计算与并行计算研究。主持和参与国家及省部级科研项目7项；在国内外学术期刊和会议上以第一作者发表论文47篇，其中27篇进入SCI/EI/ISTP检索；被评为浙江省高校中青年学科带头人。 |
| 第1章 绪论 1.1 智能系统的特征 1.2 神经元网络 1.3 模糊逻辑和模糊推理网络 1.4 模糊神经元网络 1.5 神经元网络的学习 1.6 神经元网络的进化 1.7 智能系统 1.8 本书主要内容 第2章 模糊神经元网络 2.1 模糊神经元定义及其保序性 2.2 对模糊神经元定义的改进 2.3 模糊算子神经元网络的图灵等价性 2.4 单体模糊神经元网络模型 2.5 单体模糊神经元网络感知机收敛定理 2.6 单体模糊感知机的映射能力 2.7 单体模糊神经元网络的函数逼近能力 2.8 模糊算子神经元网络的函数逼近能力 2.9 混合FNN的若干问题探讨 第3章 几种特殊的多层神经元网络 3.1 多输入单输出神经元网络的映射机理 3.2 一种超线性收敛学习算法 3.3 一种简单共轭梯度学习算法 3.4 梯度一牛顿耦合下降算法 3.5 BP学习算法动力学分析 3.6 算法实验结果及分析 3.7 有理式前向神经元网络 第4章 过程神经元网络 4.1 过程神经元模型 4.2 过程神经元网络模型 4.3 基本定理 4.4 学习算法 4.5 应用实例 第5章 进化神经元网络 5.1 标准遗传算法及其存在的若干问题 5.2 改进适应度函数的遗传算法 5.3 基于梯度下降的遗传算法与神经元网络学习 5.4 算例结果及分析 第6章 智能计算应用实例 6.1 中文网页分类系统概述 6.2 网页文本特征压缩方法 6.3 分级聚类与平面划分结合方法 6.4 Naive Bayes方法分类器设计 6.5 基于先验知识的线性分类器设计 6.6 基于SOM—LVQ的分类器设计 6.7 基于SVM的多分类器设计 参考文献 |
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