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神经网络设计（原书版），清晰版

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简介：
本书为《神经网络设计》原书版的清晰版本，详细介绍了人工神经网络的设计原理与应用方法，适合研究者和工程师深入学习。 这本书在神经网络方面解释得非常通俗易懂，读完后基本就没有问题了。

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  • 神经网络设计（原书版），清晰版
    优质
    本书为《神经网络设计》原书版的清晰版本，详细介绍了人工神经网络的设计原理与应用方法，适合研究者和工程师深入学习。 这本书在神经网络方面解释得非常通俗易懂，读完后基本就没有问题了。
     
  • BP神经网络基本原理（清晰阐述）
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    本文章详细解析了BP神经网络的基本工作原理和运行机制，旨在为读者提供一个清晰、全面的理解框架。 这段文档介绍了BP神经网络的原理，内容清晰易懂，非常适合初学者阅读。
     
  • 神经网络PID设计全解版
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    《神经网络PID设计全解版》是一本详细解析如何运用神经网络优化传统PID控制策略的技术书籍，适用于自动化与控制系统的设计人员。 本科毕业设计论文摘要：目前PID控制器由于其结构简单且可通过调节比例、积分及微分参数获得满意的控制效果，在电厂的各种控制系统中有广泛应用。然而，电厂主汽温的被控对象具有大惯性、大延迟以及非线性的特性，并且这些特性和需求可能会发生变化。传统的串级PID或导前微分控制器在机组稳定运行时通常能够将温度维持在一个合理的范围内；但在面对工况变化较大的情况下，则难以保证控制效果。 因此，本研究探讨了基于BP神经网络的PID控制系统应用。通过利用神经网络的学习能力、非线性特性和无需依赖模型的特点来实现对PID参数进行在线自动调整的目的，从而充分发挥了传统PID和神经网络各自的优势。具体而言，在该系统中采用了一个多层前向神经网络，并使用反向传播算法根据控制需求实时输出Kp（比例系数）、Ki（积分系数）及Kd（微分系数），以这些值作为PID控制器的即时参数，取代传统的依赖人工经验和工程计算来设定PID参数的方式。这将有助于实现对大延迟主汽温系统的更佳调控。 通过在MATLAB平台上进行仿真实验研究证实了基于BP神经网络自整定PID控制方法具备优秀的适应性和学习能力，在应对具有较大迟延和变化的对象时能够取得良好的控制效果。 关键词：主汽温，PID控制器，BP神经网络，MATLAB仿真
     
  • 《神经网络设计》中文版 Martin T.Hagan著 带书签
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    本书为Martin T.Hagan所著《神经网络设计》中文版，详尽介绍了神经网络的设计与应用，适合作为相关领域学习和研究的参考书籍。带书签方便阅读标注。 神经网络设计 中文版 Martin T.Hagan 版本包含自己添加的书签，方便阅读。
     
  • C程序设计语言 PDF 原版清晰版
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    《C程序设计语言》PDF原版清晰版是一本编程经典著作，提供了C语言的核心概念和语法细节。此版本保持了原著的完整性和权威性，适合于程序员学习和参考。 C程序设计语言学习资源帖，适合入门使用，内容已经亲测有效。
     
  • 《MATLAB神经网络30个案例分析》高清版电子书
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    本书为《MATLAB神经网络43个案例分析》的精简与优化版本，通过30个经典实例深入浅出地讲解了如何利用MATLAB进行神经网络建模和应用开发。适合初学者及进阶读者学习参考。 《MATLAB神经网络30个案例分析》清晰版电子书提供了对MATLAB环境中神经网络应用的深入理解与实践指导，通过具体的实例帮助读者掌握相关技术。这本书适合希望在科研或工程实践中运用神经网络算法的专业人士阅读和参考。
     
  • 神经网络PID设计全套版本.rar
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    《神经网络PID设计全套版本》是一份全面介绍如何利用神经网络优化PID控制器设计的资源包，包含理论解析、实例教程及源代码等。适合科研人员与工程师学习参考。 电厂主汽温的被控对象具有大惯性、大迟延及非线性的特点，并且系统特性会随运行状态变化而改变。传统的汽温控制系统采用串级PID控制或导前微分控制，在机组稳定运行时，通常能够将主蒸汽温度保持在允许范围内。然而，当运行工况发生较大变动时，常规的控制系统难以保证良好的控制品质。 本段落探讨了基于BP神经网络的PID控制器设计方法。利用神经网络具备自学习、非线性和无需依赖模型等特性来实现对PID参数进行在线调整的目的，并结合传统PID控制的优点以优化系统性能。具体来说，在本研究中采用一个多层前向型人工神经网络，使用反向传播算法实时计算出Kp（比例系数）、Ki（积分系数）和Kd（微分系数），作为控制器的当前设定值，替代了以往依赖经验和工程经验的人工调节过程。 通过在MATLAB平台上建立仿真模型并进行实验验证，结果表明基于BP神经网络自适应调整PID参数的方法具有较强的自我学习能力和环境适应性，在应对大迟延和变化对象的情况下能够提供更佳的控制效果。
     
  • 神经网络设计（中文版）戴葵译
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    《神经网络设计》由美国著名学者撰写，本书深入浅出地介绍了人工神经网络的设计原理与应用技术。戴葵教授担纲翻译，为国内读者提供了一个理解这一复杂领域的宝贵机会。 根据提供的信息，《神经网络设计》一书由戴葵翻译，在中文领域内被视为经典之作。接下来我们将深入探讨与神经网络设计相关的几个关键知识点。 ### 一、神经网络的基本概念 神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的输入输出关系。它由大量的节点（类似于生物神经元）组成，这些节点通过连接权重（类似于突触强度）相互连接。这种架构使得神经网络能够学习并解决各种问题，如分类、回归和聚类等。 ### 二、神经网络的结构与类型 #### 1. 前馈神经网络 这是最简单的神经网络结构之一，数据只沿着一个方向流动，即从输入层到输出层。前馈神经网络通常用于简单的模式识别任务。 #### 2. 循环神经网络 (RNN) 循环神经网络允许信息在网络内部循环流动，这使得它们非常适合处理序列数据，例如文本或语音信号。 #### 3. 卷积神经网络 (CNN) 卷积神经网络特别适用于图像识别和处理任务。它们的设计灵感来源于生物视觉系统，能够自动检测输入数据中的空间层次结构。 ### 三、激活函数的作用及选择 激活函数用于引入非线性特性，使神经网络能够拟合更复杂的函数。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU和tanh等。不同的应用场景可能需要选择不同的激活函数来提高模型性能。 ### 四、损失函数与优化算法 #### 损失函数 损失函数用于衡量模型预测结果与实际结果之间的差距。常用的损失函数有均方误差(MSE)、交叉熵损失等，合理选择损失函数对于训练高质量的模型至关重要。 #### 优化算法 优化算法用于更新模型参数以最小化损失函数。常用的方法包括梯度下降法及其变体（如SGD、Adam等）。选择合适的优化算法可以显著加速模型收敛过程。 ### 五、过拟合与正则化技术 #### 过拟合问题 当模型过于复杂或者训练数据量不足时，可能会出现过拟合现象，即模型在训练集上表现很好但在测试集上性能较差。为了解决这一问题，可以采取以下措施： - **增加训练数据量**：更多的数据有助于模型更好地泛化。 - **正则化**：通过添加惩罚项来限制模型复杂度，常用的正则化方法有L1、L2正则化。 - **Dropout**：随机丢弃部分神经元的输出，以减少依赖任何单一特征的可能性。 ### 六、深度学习框架与工具 随着深度学习技术的发展，出现了许多开源框架来简化神经网络的开发过程，如TensorFlow和PyTorch等。这些框架提供了丰富的API接口，支持用户快速构建和训练复杂的神经网络模型。 《神经网络设计》这本书涵盖了神经网络的基础理论以及实践应用方面的内容，适合初学者和专业人士阅读。通过对上述知识点的学习，读者将能够更好地理解和应用神经网络技术解决实际问题。
     
  • MATLAB神经网络案例分析（高清版）.pdf
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    本书为《MATLAB神经网络案例分析》的高清版本，详细解析了基于MATLAB平台构建和应用神经网络的方法和技术。通过丰富的实例深入浅出地讲解相关概念与实践技巧。适合科研人员、工程师及高校师生阅读参考。 该书包含了30个MATLAB神经网络的案例及可运行程序，涵盖了BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman以及小波等类型的神经网络，并且还涉及了PSO（粒子群）、灰色神经网络、模糊网络和概率神经网络等内容。此外，书中还包括遗传算法优化的相关知识。为了帮助读者更深入地理解这些内容，《MATLAB神经网络30个案例分析》附有31个配套的教学视频。 此书适合本科毕业设计、研究生项目以及博士低年级课题的设计参考，并且对科研人员也有很高的参考价值。
     
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    本手册为卡西欧fx-991ES科学计算器的官方使用指南，内容详尽清晰，涵盖所有功能操作说明，是使用者学习和掌握该型号计算器的最佳辅助资料。 原版清晰强大的Casio计算器fx-991ES说明书，助你解决一元三次方程及各类复杂数学运算问题，欢迎下载使用。