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书 名: 动态模糊神经网络

作　者：伍世虔

出版社： 清华大学出版社

出版时间： 2008

ISBN: 9787302156819

开本： 16

定价: 29.00 元

内容简介

本书系统地介绍了动态模糊神经网络理论，目的是要解决使用者在缺乏模糊理论、神经网络以及应用对象的全面知识的情况下，如何快速、自动地构造一个有效的模糊神经网络的问题。因此，本书在提出参数学习的同时，特别强调模糊神经网络结构的确定。

本书针对不同应用对象（系统辨识、预测、实时控制、模式识别等），提出了多个学习算法，这些算法以提高学习速度和增强泛化能力为中心，融合了在线学习、分级学习、动态自组织结构、修剪技术等一系列设计思想，从而使得这些算法既可用于离线训练，也可用于实时学习和控制。

本书内容丰富而详实，书末还附有MATLAB程序,可作为人工智能、软计算、数据挖掘、信息处理、数据分析、自动控制及模式识别等领域技术人员的参考书，也可作为相关专业的研究生教材。

目录

绪论1

1.1模糊神经网络1

1.1.1模糊神经网络的提出1

1.1.2模糊神经网络的发展2

1.1.3模糊神经网络的分类3

1.2动态模糊神经网络4

1.2.1动态模糊神经网络的提出4

1.2.2动态模糊神经网络的含义与特点5

1.2.3动态模糊神经网络的应用5

本章参考文献6

第2章模糊系统与神经网络回顾9

2.1模糊系统9

2.1.1模糊集9

2.1.2模糊规则9

2.1.3模糊推理系统11

2.1.4模糊系统作为非线性逼近13

2.1.5模糊系统存在的问题14

2.2神经网络15

2.2.1神经网络的特性15

2.2.2神经网络的组成15

2.2.3神经网络的学习算法16

2.2.4神经网络的结构与泛化能力17

2.2.5神经网络激活函数的选择19

2.2.6径向基（RBF）神经网络19

2.3模糊系统与神经网络21

2.3.1模糊系统与神经网络的知识处理22

2.3.2通用逼近器22

2.3.3模糊系统与神经网络的功能等价23

2.3.4模糊系统与神经网络的结合23

本章参考文献24

第3章动态模糊神经网络27

3.1动态模糊神经网络的结构27

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