人工神经元的基本模型 几种典型的激活函数 人工神经网络的学习算法概述 人工神经网络的基本拓扑结构

单个感知器模型与解决问题的能力 单层感知器模型与解决问题的能力 单层感知器的学习算法 单层感知器的局限性问题 多层感知器的设计方法 有关的几个问题的讨论 单层感知器的MATLAB设计与实现

自适应线性神经元模型 单个自适应线性神经元的学习方法 单层自适应线性神经元的学习方法 MATLAB程序仿真 关于自适应线性神经元的几点说明

•RBF网络结构和模型 •RBF网络输出的计算过程 •RBF网络的一个实例 •RBF网络的学习算法 •RBF网络参数的有教师学习算法 •RBF网络的几个问题 •RBF网络的应用示例与MATLAB实现

7.1 绪论 7.2 PID神经元的计算方法 7.3 PID神经元网络 7.4 SPID网络的反传算法 7.5 PID网络初值权重的选取和等价系统

Hopfield网络结构和模型 Hopfield网络输出的计算过程(离散) Hopfield网络的稳定性 Hopfield网络的学习算法 Hopfield网络的几个问题 Hopfield网络的MATLAB实现示例

SOFM网络的思想来源 SOFM网络的结构模型 SOFM神经元的基本功能函数 SOFM的基本学习算法 仿真实例 几点注意事项

CMAC网络的基本思想与结构模型 CMAC网络的工作原理 CMAC算法的程序语言描述 CMAC网络的泛化能力 CMAC网络的几个问题 仿真示例

11.1 模糊神经网络理论概述 11.2 模糊系统简介 11.3 RBF网络及其与模糊系统的功能等价 11.4 模糊神经元的一般构造方法 11.5 模糊神经网络 11.6 标准模糊神经控制器结构 11.7 模糊RBF型神经控制器结构

>>4.1 示波器的使用>>4.2 函数发生器、晶体管毫伏表的使用>>4.3 直流稳压电源、万用表的使用 >>4.4 叠加定理的验证>>4.5 一阶电路时域响应的测量>>4.6 串联RLC电路时域响应的测试 >>4.7 正弦稳态时R、L、C电压电流相位关系的测试>>4.8 RC低通滤波器的设计与测试 >>4.9 二阶RC高通滤波器的设计与测试>>4.10 RLC串联谐振电路>>4.11 RC带通滤波器的设计与测试 一、实验目的