書(shū)馨卡幫你省薪 2024個(gè)人購(gòu)書(shū)報(bào)告 2024中圖網(wǎng)年度報(bào)告
歡迎光臨中圖網(wǎng) 請(qǐng) | 注冊(cè)
> >
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用

作者：蔣鋒著
出版社：中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社出版時(shí)間：2019-12-01
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 202頁(yè)
中 圖 價(jià):¥33.6(5.5折) 定價(jià)  ¥61.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
加入購(gòu)物車 收藏
運(yùn)費(fèi)6元，滿39元免運(yùn)費(fèi)
?新疆、西藏除外
本類五星書(shū)更多>

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用 版權(quán)信息

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)旨在介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)值模擬、穩(wěn)定性及其在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、文本分類等方面的應(yīng)用以及作者近幾年的研究成果。本書(shū)系統(tǒng)地闡述了時(shí)滯Markov切換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值方法、Markov切換隨機(jī)時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)值方法的基本理論和穩(wěn)定性分析, 研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和群體智能優(yōu)化算法的融合方法及其在證券投資、碳價(jià)預(yù)測(cè)和文本挖掘等方面的應(yīng)用, 并通過(guò)數(shù)值實(shí)例驗(yàn)證理論結(jié)果的正確性和方法的有效性, 通過(guò)實(shí)證分析展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用 目錄

第1章 緒論 1．1 研究目的和意義 1．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及隨機(jī)數(shù)值模擬研究現(xiàn)狀 1．3 預(yù)備知識(shí) 1．4 主要研究?jī)?nèi)容 第2章 時(shí)滯和噪聲影響下具有Markov切換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性 2．1 引言 2．2 時(shí)滯和噪聲影響下的穩(wěn)定性條件 2．3 數(shù)值仿真 2．4 本章小結(jié) 第3章 隨機(jī)時(shí)滯Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SSBE方法穩(wěn)定性 3．1 引言 3．2 隨機(jī)時(shí)滯Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性 3．3 SSBE方法的穩(wěn)定性 3．4 數(shù)值仿真 3．5 本章小結(jié) 第4章 Markov切換隨機(jī)時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EM方法穩(wěn)定性 4．1 引言 4．2 Markov切換隨機(jī)時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指數(shù)穩(wěn)定性 4．3 EM方法穩(wěn)定性 4．4 數(shù)值仿真 4．5 本章小結(jié) 第5章 Markov切換隨機(jī)時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)e-方法穩(wěn)定性 5．1 引言 5．2 Markov切換隨機(jī)時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性 5．3 隨機(jī)0-方法穩(wěn)定性 5．4 數(shù)值仿真 5．5 本章小結(jié) 第6章 Markov切換隨機(jī)時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ss-e-方法的穩(wěn)定性 6．1 引言 6．2 Markov切換隨機(jī)時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性 6．3 SS-0-方法穩(wěn)定性 6．4 數(shù)值仿真 6．5 本章小結(jié) 第7章 基于投資者情緒指數(shù)的上證綜指預(yù)測(cè) 7．1 引言 7．2 數(shù)據(jù)來(lái)源與百度指數(shù) 7．3 基于嶺回歸和隨機(jī)森林法的關(guān)鍵詞選擇 7．4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立和檢驗(yàn) 7．5 本章小結(jié) …… 第8章 基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法的歐盟碳價(jià)預(yù)測(cè) 第9章 基于CRNN-Attention模型的文本情感分類 第10章 基于TextCNN與LDA的民宿行業(yè)服務(wù)質(zhì)量分析 參考文獻(xiàn)
展開(kāi)全部

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用 作者簡(jiǎn)介

蔣鋒，博士，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)教授，文瀾青年學(xué)者。2011年獲華中科技大學(xué)人工智能與自動(dòng)化學(xué)院理學(xué)博士學(xué)位后在中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)任教。2015-2016年在澳大利亞Monash大學(xué)做訪問(wèn)學(xué)者。主持或完成國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目、湖北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目、湖北省社科項(xiàng)目等；獲湖北省優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)；發(fā)表刊物論文60余篇，其中SCI檢索論文40余篇。主要研究領(lǐng)域是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能計(jì)算及機(jī)器學(xué)習(xí)。

暫無(wú)評(píng)論……
書(shū)友推薦
本類暢銷
編輯推薦
返回頂部
中圖網(wǎng)
在線客服