過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型及其工程應(yīng)用
定 價(jià)：89 元
- 作者：鐘詩勝 等著
- 出版時(shí)間：2014/4/1
- ISBN：9787118092738
- 出 版 社：國防工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP183
- 頁碼：305
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16開
《過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型及其工程應(yīng)用(精)》將重點(diǎn)介紹小波過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、對向傳播過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、Elman型反饋過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和雙并聯(lián)過程神經(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，敘述過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的具體工程應(yīng)用。過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對于求解諸如衛(wèi)星熱環(huán)境預(yù)測、裝備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷等與過程有關(guān)的其它工程問題也有著很大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
第1章 緒論 1．1 過程神經(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 第1章 緒論 1．1 過程神經(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)過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型 2．1 雙并聯(lián)前饋過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 2．2 雙并聯(lián)前饋過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 2．3 雙并聯(lián)前饋過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)收斂性分析 2．4 雙并聯(lián)前饋過程神經(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型反饋過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型 3．1 Elman型反饋過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型 3．2 Elman型反饋過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 3．3 Elman型反饋過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析 3．4 Elman型反饋過程神經(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 對向傳播過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型 4．1 對向傳播過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型 4．2 對向傳播過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 4．3 對向傳播過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)性能分析 4．4 對向傳播過程神經(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 小波過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型 5．1 小波過程神經(jīng)元模型． 5．2 連續(xù)小波過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型 5．3 小波基函數(shù)過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型 5．4 小波過程神經(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 離散輸入過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型 6．1 離散輸入過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型 6．2 離散輸入過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 6．3 基于離散輸入過程神經(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 過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)泛化能力分析 7．1 基于LM算法的過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 7．2 過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本集的構(gòu)造 7．3 過程神經(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 8．1 過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)態(tài)模式識(shí)別中的應(yīng)用 8．2 過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列預(yù)測中的應(yīng)用 8．3 本章小結(jié) 參考文獻(xiàn)第9章 基于過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測 9．1 航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)參數(shù)降噪處理 9．2 基于對向傳播過程神經(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 9．4 航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油狀態(tài)預(yù)測 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 10．1 集成學(xué)習(xí)與局域建模 10．2 面向回歸問題的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)測模型 10．5 發(fā)動(dòng)機(jī)核心機(jī)轉(zhuǎn)速偏差值預(yù)測試?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 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)測區(qū)間估計(jì) 12 1 基于B00tstrap方法估計(jì)預(yù)測區(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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