《神經網絡結構優(yōu)化方法及應用》作為一種人工智能領域的新技術，具有優(yōu)越的非線性映射能力。神經網絡以其在模式識別、系統(tǒng)建模等方面的卓越性能，已經廣泛應用于許多行業(yè)，發(fā)揮了很好的作用。
本書從rbf網絡訓練算法、結構分解、結構優(yōu)化、樣本選取等幾方面入手，分析了提高神經網絡泛化能力和收斂速度的途徑與實現(xiàn)方法，提出了快速資源優(yōu)化網絡（fron）算法、基于粗糙集理論的rbf網絡剪枝（rs-rbf）算法、基于多agent系統(tǒng)設計原理的神經網絡結構設計算法（mann方法），并介紹了神經網絡在熱工過程預測控制以及設備故障診斷中的應用，結合現(xiàn)場運行及實驗數(shù)據(jù)，給出了應用實例。本書的*后還提供了利用matlab軟件編寫神經網絡優(yōu)化算法的實例，具有較高的實用性。
《神經網絡結構優(yōu)化方法及應用》可供從事神經網絡設計與應用的工程技術人員、研究人員參考，亦可供高等院校相關專業(yè)的教師和學生作為教學參考書。
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