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過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型及其工程應(yīng)用

過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型及其工程應(yīng)用

出版社：國(guó)防工業(yè)出版社出版時(shí)間：2014-04-01
開本： 16開 頁(yè)數(shù)： 305
中 圖 價(jià):¥59.6(6.7折) 定價(jià)  ¥89.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型及其工程應(yīng)用 版權(quán)信息

過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型及其工程應(yīng)用 本書特色

　　《過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型及其工程應(yīng)用(精)》將重點(diǎn)介紹小波過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、對(duì)向傳播過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、elman型反饋過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和雙并聯(lián)過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等模型，討論它們的學(xué)習(xí)算法，敘述其泛化能力和應(yīng)用技術(shù)，并以航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理為例，敘述過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的具體工程應(yīng)用。過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對(duì)于求解諸如衛(wèi)星熱環(huán)境預(yù)測(cè)、裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷等與過(guò)程有關(guān)的其它工程問(wèn)題也有著很大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型及其工程應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書將重點(diǎn)介紹小波過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、對(duì)向傳播過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、Elman型反饋過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和雙并聯(lián)過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等模型，討論它們的學(xué)習(xí)算法，敘述其泛化能力和應(yīng)用技術(shù)，并以航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理為例，敘述過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的具體工程應(yīng)用。過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對(duì)于求解諸如衛(wèi)星熱環(huán)境預(yù)測(cè)、裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷等與過(guò)程有關(guān)的其它工程問(wèn)題也有著很大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型及其工程應(yīng)用 目錄

第1章  緒論  1．1  過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的研究與進(jìn)展  1．2  人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究現(xiàn)狀  1．3  航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理技術(shù)的研究與進(jìn)展  1．4  本書總體框架設(shè)計(jì)  參考文獻(xiàn)第2章  雙并聯(lián)過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型  2．1  雙并聯(lián)前饋過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)  2．2  雙并聯(lián)前饋過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法  2．3  雙并聯(lián)前饋過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)收斂性分析  2．4  雙并聯(lián)前饋過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)仿真試驗(yàn)  2．5  本章小結(jié)  參考文獻(xiàn) 第3章  elman型反饋過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型   3．1  elman型反饋過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型  3．2  elman型反饋過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法  3．3  elman型反饋過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析  3．4  elman型反饋過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)仿真試驗(yàn)  3．5  本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第4章  對(duì)向傳播過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型  4．1  對(duì)向傳播過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型  4．2  對(duì)向傳播過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法  4．3  對(duì)向傳播過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)性能分析  4．4  對(duì)向傳播過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)仿真試驗(yàn)  4．5  本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第5章  小波過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型  5．1  小波過(guò)程神經(jīng)元模型．  5．2  連續(xù)小波過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型  5．3  小波基函數(shù)過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型   5．4  小波過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解的存在性定理  5．5  本  章小結(jié)   參考文獻(xiàn)第6章  離散輸入過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型  6．1  離散輸入過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型  6．2  離散輸入過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法  6．3  基于離散輸入過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的仿真試驗(yàn)  6．4  本章小結(jié)   參考文獻(xiàn)第7章  過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)泛化能力分析  7．1  基于lm算法的過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法  7．2  過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本集的構(gòu)造  7．3  過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)集成  7．4  本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第8章  基于過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)預(yù)報(bào)與時(shí)間序列預(yù)測(cè)  8．1  過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)態(tài)模式識(shí)別中的應(yīng)用  8．2  過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用  8．3  本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第9章  基于過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)  9．1  航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)參數(shù)降噪處理  9．2  基于對(duì)向傳播過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷  9．3  航空發(fā)動(dòng)機(jī)排氣溫度預(yù)測(cè)  9．4  航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油狀態(tài)預(yù)測(cè)  9．5  本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第10章  基于靜態(tài)權(quán)值組合集成模型的航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)  10．1  集成學(xué)習(xí)與局域建模  10．2  面向回歸問(wèn)題的adaboost．rt集成學(xué)習(xí)算法  10．3  改進(jìn)的adaboost rt算法  10．4  基于改進(jìn)adaboos，t．rt的靜態(tài)權(quán)值組合集成局域預(yù)測(cè)模型  10．5  發(fā)動(dòng)機(jī)核心機(jī)轉(zhuǎn)速偏差值預(yù)測(cè)試?yán)? 10．6  本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第11章  基于動(dòng)態(tài)權(quán)值組合集成模型的航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)  11．1  集成學(xué)習(xí)模型的動(dòng)態(tài)權(quán)值組合方法  11．2  極端學(xué)習(xí)機(jī)  11．3  動(dòng)態(tài)權(quán)值組合集成模型  11．4  動(dòng)態(tài)權(quán)值組合集成模型有效性驗(yàn)證   11．5  基于動(dòng)態(tài)權(quán)值組合集成模型發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)實(shí)例  11．6  本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第12章  基于bootstrap方法的預(yù)測(cè)區(qū)間估計(jì)  12 1  基于b00tstrap方法估計(jì)預(yù)測(cè)區(qū)間  12．2  基于彈性反向傳播的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法  12．3  預(yù)測(cè)區(qū)間估計(jì)實(shí)例  12．4  本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第13章  面向使用方的航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)開發(fā)  13．1  航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理概述  13．2  航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)需求分析  13．3  航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康數(shù)據(jù)組織  13．4  航空發(fā)動(dòng)機(jī)構(gòu)型數(shù)據(jù)管理  13．5  航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)  13．6  航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能監(jiān)控模塊設(shè)計(jì)  13．7  航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例  13．8  航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)應(yīng)用情況  13．9  本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)縮略詞
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