神经网络模型及渔业应用--聚文网

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内容简介

本书主要为一些神经网络技术在渔业实际应用的案例分析，希望读者通过实战更好的理解神经网络在渔业的应用原理，包括基于神经网络的溶解氧预测、渔业产量预测、水产品的图像识别、鱼类目标图像检测、水下鱼类图像超分辨率重建等技术在新渔业的产业环境中的真实运作机制，通过这些案例的总结，发现神经网络技术在新渔业产业的应用过程中产生的问题以及调整解决的方案。

作者简介

袁红春，教授，上海海洋大学，研究方向：智慧渔业。经济管理学院（渔业）教学副院长。发表论文著述30余篇，曾获国家科技进步二等奖，上海市科技进步一等奖，中国水产科学研究院科技进步二等奖，等奖项。

基础篇第1章概论 1.1 概述 1.2 人工神经网络提出 1.3 人工神经网络的特点 1.4 人工神经网络简史本章小结参考文献第2章人工神经网络基础 2.1 概述 2.2 生物神经网络 2.3 人工神经元 2.4 人工神经网络的拓扑特性 2.5 存储与映射 2.6 人工神经网络的训练本章小结参考文献第3章感知器 3.1 概述 3.2 感知器与人工神经网络的早期发展 3.3 单层感知器 3.4 多层感知器本章小结参考文献第4章 BP网络 4.1 概述 4.2 基本BP算法 4.3 算法的改进 4.4 算法的理论推导 4.5 几个问题的讨论本章小结参考文献第5章 RBF网络 5.1 概述 5.2 RBF神经网络的结构 5.3 RBF的训练准则和基本算法 5.4 RBF与BP网络比较分析本章小结参考文献第6章对传网 6.1 概述 6.2 网络结构 6.3 网络的正常运行 6.4 Kohonen层的训练 6.5 Kohonen层连接权的初始化方法 6.6 Grossberg层的训练 6.7 扩展说明本章小结参考文献第7章 Hopfield神经网络

神经网络模型及渔业应用

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