简介
本书共分8章，系统地介绍了神经网络盲均衡算法的基本理论及算法形式。首先分析了盲均衡算法的基本原理、均衡准则、评价指标以及与神经网络的结合机理。其次，系统研究了前馈神经网络、反馈神经网络、进化神经网络、模糊神经网络和小波神经网络盲均衡算法的基本原理，推导了算法迭代公式，并进行了计算机仿真。最后采用zigzag编码和前馈神经网络实现了二维医学图像的盲均衡。
编辑推荐
本教材将原有的面向硕士研究生和博士研究生的课程内容，通过老师们的详细解读，适用于本科生的课堂教学。因此，从理论环节到应用案例，都要亲自体验和根据本科生数学基础进行调整和详细解读，才能让本科学生接受有深度难度的专业课程。本书注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理和控制 系统等实际工程问题中的应用。书中包含大量例题和习题，并配有13个基于MATLAB软件的计算机实验程序。本书适于作研究生或大学高年级学生的教材，也可作希望深入学习神经网络的科技人员的参考书。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2020-08-01
- 更新： 2023-06-22
- 书号：9787302570288
- 中图：TP183
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术
