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目次

ソフトコンピューティングの基礎と応用

ソフトコンピューティングの基礎と応用 (未来へつなぐデジタルシリーズ)

  • 馬場 則夫(著)/ 田中 雅博(著)/ 吉冨 康成(著)/ 満倉 靖恵(著)/ 半田 久志(著)
  • 第1章 ニューラルネットの基礎
    • 1.1 はじめに
    • 1.2 神経系とニューロンのモデル
    • 1.3 ニューラルネットのモデル
    • 1.4 ニューラルネットの学習方式
    • 1.5 逆誤差伝播法(BP法)誕生前夜
    • 1.6 逆誤差伝播法
  • 第2章 様々なニューラルネットモデルと学習アルゴリズム(その1)
    • 2.1 はじめに
    • 2.2 ホップフィールドモデル
    • 2.3 ボルツマンマシン
    • 2.4 コホーネンの学習アルゴリズム
  • 第3章 様々なニューラルネットモデルと学習アルゴリズム(その2)
    • 3.1 はじめに
    • 3.2 回帰問題
    • 3.3 補間問題とRBFネットワーク
    • 3.4 関連ベクトルマシン
    • 3.5 識別問題
  • 第4章 ニューラルネットの様々な応用
    • 4.1 はじめに
    • 4.2 ニューラルネットを用いた生体信号処理とパターン認識への応用−脳波による音楽のジャンル分類−
    • 4.3 ニューラルネットの株価予測への応用
    • 4.4 ニューラルネットのコンピュータゲーミングへの応用
  • 第5章 遺伝的アルゴリズム並びに進化計算の基礎と応用
    • 5.1 はじめに
    • 5.2 遺伝的アルゴリズム並びに進化計算の基礎
    • 5.3 電子透かしへの遺伝的アルゴリズムの応用
    • 5.4 遺伝的アルゴリズムによる凍結防止剤散布計画
    • 5.5 進化計算によるニューラルネットの進化
  • 第6章 ファジィ集合,ファジィ推論,ファジィ制御
    • 6.1 はじめに
    • 6.2 ファジィ集合,ファジィ推論,ファジィ制御の基礎
    • 6.3 ヒューマンインタフェースへのファジィ推論の応用
    • 6.4 ファジィ推論に基づく物体認識手法

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