
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究及應(yīng)用
- 所屬分類(lèi):
高等理工教..
- 作者:
田景文,高美娟 著
- 出版社:
北京理工大學(xué)出版社
- ISBN:9787564007867
- 出版日期:2006-7-1
-
原價(jià):
¥28.00元
現(xiàn)價(jià):¥23.60元
-
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當(dāng)當(dāng)網(wǎng)
圖書(shū)簡(jiǎn)介
本書(shū)系統(tǒng)地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波變換、模糊理論、遺傳算法、模擬退火算法和支持向量機(jī)的基本理論、方法及各種方法的相互結(jié)合技術(shù)及其在油氣勘探開(kāi)發(fā)及其他領(lǐng)域的應(yīng)用。主要內(nèi)容包括:改進(jìn)遺傳算法的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)方法研究及應(yīng)用、小波變換及小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究及應(yīng)用、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究及應(yīng)用、改進(jìn)的模擬退火人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究及應(yīng)用、支持向量機(jī)方法研究及應(yīng)用。
本書(shū)主要基于作者近年來(lái)的研究成果,注重理論聯(lián)系實(shí)際,以多學(xué)科交叉、多種算法結(jié)合應(yīng)用為特點(diǎn)。本書(shū)可作為高等院校自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、地球物理、油氣勘探開(kāi)發(fā)等專(zhuān)業(yè)的研究生教材或自學(xué)用書(shū),也可作為相關(guān)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員的參考書(shū)。
目錄
第1章 緒論
1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在石油生產(chǎn)中的應(yīng)用簡(jiǎn)介
1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與發(fā)展歷史
1.3 儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的研究與進(jìn)展
1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別概述
1.5 遺傳算法研究與發(fā)展概述
1.6 模擬退火算法的研究和發(fā)展概況
1.7 支持向量機(jī)的研究與進(jìn)展
1.8 本書(shū)的主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第2章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1 引言
2.2 神經(jīng)元模型
2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.4 感知器
2.5 誤差回傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)
2.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)
2.7 本章小結(jié)
第3章 改進(jìn)遺傳算法的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)方法研究及應(yīng)用
3.1 引言
3.2 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
3.3 遺傳算法
3.4 自適應(yīng)遺傳算法(AGA)基本原理
3.5 基于改進(jìn)遺傳算法的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
3.6 改進(jìn)的遺傳算法徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
3.7 本章小結(jié)
第4章 小波變換及小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究及應(yīng)用
4.1 引言
4.2 小波分析
4.3 小波變換模極大檢測(cè)地震反射界面
4.4 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.5 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用一
4.6 本章小結(jié)
第5章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究及應(yīng)用
5.1 引言
5.2 模糊理論
5.3 模糊關(guān)系和模糊邏輯推理
5.4 模糊邏輯系統(tǒng)
5.5 模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合
5.6 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.7 用于火山巖儲(chǔ)層識(shí)別預(yù)測(cè)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.8 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火山巖儲(chǔ)層的識(shí)別與預(yù)測(cè)
5.9 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多傳感器數(shù)據(jù)融合的海底輸油管道腐蝕檢測(cè)系統(tǒng)
5.1 0本章小結(jié)
第6章 改進(jìn)的模擬退火人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究及應(yīng)用
6.1 引言
6.2 模擬退火算法及其特性
6.3 模擬退火算法的漸近收斂性
6.4 模擬退火算法與局部搜索算法比較
6.5 鮑威爾(P0well)算法
6.6 改進(jìn)的模擬退火人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.7 改進(jìn)的模擬退火人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用
6.8 算法比較
6.9 本章小結(jié)
第7章 支持向量機(jī)方法研究及應(yīng)用
7.1 引言
7.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本問(wèn)題和方法
7.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的主要內(nèi)容
7.4 分類(lèi)支持向量機(jī)
7.5 回歸支持向量機(jī)
7.6 支持向量機(jī)的應(yīng)用
7.7 本章小結(jié)
第8章 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
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