Составители:
Рубрика:
281
СОДЕРЖАНИЕ
Введение ................................................................................... 3
1. Нейронные сети. Базовые понятия ............................................ 8
1.1. Некоторые сведения о мозге человека ................................. 8
1.2. Биологические представления о нейроне ............................ 13
1.3. Понятие нейрокомпьютера ............................................... 16
1.4. Классификация нейронных сетей ...................................... 20
1.5. Задача распознавания и линейная машина .......................... 22
1.6. Искусственный нейрон ..................................................... 26
1.7. Проблема линейной разделимости ..................................... 27
1.8. Правило обучения Хебба .................................................. 32
1.9. Концепция входной и выходной звезды .............................. 33
1.10. Парадигмы обучения ...................................................... 35
1.11. Предварительная обработка информации и оценка
качества работы нейросети ..................................................... 36
Вопросы для самопроверки .......................................................... 38
2. Однослойные нейронные сети ................................................... 41
2.1. Описание искусственного нейрона в MatLab ........................ 41
2.2. Персептрон ..................................................................... 43
2.3. Линейная нейронная сеть ................................................. 53
2.4. Рекуррентный метод наименьших квадратов ...................... 56
2.5. Линейная сеть с линией задержки ..................................... 61
Вопросы для самопроверки .......................................................... 66
3. Нейронные сети прямого распространения ................................. 68
3.1. Топология и свойства ....................................................... 68
3.2. Алгоритм обратного распространения ошибки ..................... 70
3.3. Реализация логических функций ...................................... 75
3.4. Аппроксимация функций ................................................. 77
3.5. Распознавание символов ................................................... 84
3.6. Моделирование статических зависимостей .......................... 88
3.7. Масштабирование и восстановление данных ....................... 95
Вопросы для самопроверки .......................................................... 96
4. Нейроуправление ................................................................... 98
4.1. Идентификация динамических звеньев .............................. 98
4.2. Нейроэмуляторы и нейропредикторы ................................. 107
4.3. Концепция нейроуправления ............................................ 108
4.4. Инверсное нейроуправление ............................................. 115
4.5. Нейроконтроллеры в MatLab ............................................. 120
Вопросы для самопроверки .......................................................... 126
5. Радиальные нейронные сети ..................................................... 128
5.1. Структура радиальной нейронной сети ............................... 128
5.2. Расчет параметров радиальной нейронной сети .................... 131
5.3. Обучение радиальной нейронной сети................................. 136
