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前言
目录
第1章 绪论
1.1 盲均衡技术的研究意义
1.2 盲均衡技术的应用
1.3 神经网络盲均衡算法的研究进展
1.4 本书研究背景及结构安排
第2章 神经网络盲均衡算法的理论
2.1 盲均衡的基本原理
2.2 神经网络的基本理论
2.3 神经网络盲均衡算法的基本原理
2.4 神经网络盲均衡算法的学习方法
2.5 神经网络盲均衡算法的评价指标
2.6 本章小结
第3章 前馈神经网络盲均衡算法的研究
3.1 前馈神经网络的基本原理
3.2 三层前馈神经网络盲均衡算法
3.3 多层前馈神经网络盲均衡算法
3.4 动量项前馈神经网络盲均衡算法
3.5 时变动量项前馈神经网络盲均衡算法
3.6 变步长前馈神经网络盲均衡算法
3.7 本章小结
第4章 反馈神经网络盲均衡算法的研究
4.1 反馈神经网络的基本原理
4.2 基于双线性反馈神经网络的盲均衡算法
4.3 对角递归神经网络盲均衡算法
4.4 准对角递归神经网络盲均衡算法
4.5 变步长对角递归神经网络盲均衡算法
4.6 变步长准对角递归神经网络盲均衡算法
4.7 本章小结
第5章 模糊神经网络盲均衡算法的研究
5.1 模糊神经网络的基本原理
5.2 模糊神经网络滤波器盲均衡算法
5.3 模糊神经网络控制器盲均衡算法
5.4 模糊神经网络分类器盲均衡算法
5.5 本章小结
第6章 进化神经网络盲均衡算法的研究
6.1 进化神经网络的基本原理
6.2 GA优化神经网络权值盲均衡算法
6.3 GA优化神经网络结构盲均衡算法
6.4 本章小结
第7章 小波神经网络盲均衡算法的研究
7.1 小波神经网络的基本原理
7.2 前馈小波神经网络盲均衡算法
7.3 反馈小波神经网络盲均衡算法
7.4 本章小结
第8章 神经网络盲均衡算法在医学图像处理中的应用
8.1 图像盲均衡的概念
8.2 基于Zigzag编码的医学CT图像神经网络盲均衡算法
8.3 双Zigzag编码的医学CT图像神经网络盲均衡算法
8.4 本章小结
附录A 复值三层前馈神经网络盲均衡算法隐层权值迭代公式的推导
附录B 复值双线性反馈神经网络盲均衡算法迭代公式的推导
附录C 模糊隶属函数的类型
附录D 动态递归模糊神经网络盲均衡算法迭代公式的推导
参考文献
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