Tytuł: | Sieci neuronowe | | Autor: | W. Duch, J. Korbicz, L. Rutkowski, R. Tadeusiewicz | | ISBN: | 83-87674-18-4 | | Ilość stron: | 860 | | Data wydania: | 08/2011 | | Oprawa: | Twarda | | Format: | B5 | | Wydawnictwo: | Exit | |
| Cena: | 94.50zł | |
Tom SIECI NEURONOWE został przygotowany przez Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych. Celem książki jest zaznajomienie Czytelnika z aktualnym stanem i tendencjami rozwojowymi sieci neuronowych poprzez ukazanie osiągnięć naukowych w tym zakresie oraz rozlicznych zastosowań. W monografii przedstawiono podstawowe architektury oraz algorytmy uczenia sieci neuronowych. Podano sposoby ich projektowania oraz optymalizacji.
Omówiono różne zastosowania, m.in. w zagadnieniach aproksymacji, modelowania i identyfikacji, przetwarzania i rozpoznawania obrazów oraz w medycynie i diagnostyce medycznej. Ponadto książka zawiera podstawowy zasób wiedzy o systemach rozmytych, algorytmach genetycznych i ewolucyjnych oraz metodach hybrydowych. Książka może być pomocna dla studentów, przedstawicieli nauki i inżynierów w takich dziedzinach, jak: informatyka, biocybernetyka i inżynieria biomedyczna, medycyna, elektronika, automatyka i robotyka, fizyka, ekonomia oraz matematyka stosowana.
Materiał książki zawiera również najnowsze wyniki badań prezentowane podczas konferencji Neural Networks and Their Applications, organizowanych od 1994 roku przez Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych.
Rozdziały:
Część I. Architektury, algorytmy uczenia i projektowania sieci
1. Wstęp do sieci neuronowych 2. Wstępne przetwarzanie danych 3. Metoda wstecznej propagacji błędów i jej modyfikacje 4. Zastosowanie algorytmu RLS do uczenia sieci neuronowych 5. Neuronowe sieci modularne 6. Samoorganizujące sieci neuronowe 7. Statyczne i dynamiczne sieci 8. Ontogeniczne sieci neuronowe 9. Strategie projektowania sieci neuropodobnych 10. Optymalizacja architektury sieci neuronowych
Część II. Zastosowania
11. Aproksymacja funkcji przy pomocy jednokierunkowych sieci neuronowych 12. Sieci dynamiczne i ich zastosowanie w modelowaniu i identyfikacji 13. Sieci neuronowe w identyfikacji systemów Wienera i Hammersteina 14. Sieci neuronowe w przetwarzaniu i rozpoznawaniu obrazów 15. Wybrane obszary biomedycznych zastosowań sieci neuronowych 16. Neuronowe metody analizy szeregów czasowych i możliwości ich zastosowań w zagadnieniach biomedycznych 17. Analiza szeregów czasowych obrazów fMRI 18. Sieci neuronowe w modelowaniu zaburzeń neuropsychologicznych i chorób psychicznych 19. Sieci neuronowe i logika rozmyta w medycynie - przegląd zastosowań
Część III. Metody hybrydowe
20. Neuronowe metody odkrywania wiedzy w danych 21. Sieci neuronowe i uczenie maszynowe: próba integracji 22. Algorytmy genetyczne i ewolucyjne 23. Systemy rozmyte i rozmyto-neuronowe 24. Inteligentne systemy obliczeniowe i sztuczna inteligencja 25. Metody hybrydowe w diagnostyce medycznej 26. Model FSM w zastosowaniu do klasyfikacji
|