人工神经网络原理(21世纪重点大学规划教材)

作者在多年来为研究生讲授“人工神经网络”课程讲义的基础上，结合部分相关研究成果，并参考国内外学者编著的相关书籍和文献资料撰写完成此书，力图为高等院校计算机科学与技术、电子、通信与自动控制等相关专业的研究生和高年级本科生，以及相关专业领域的科研人员和工程技术人员提供一本系统介绍人工神经网络基本理论和典型模型的教材和参考书籍。本书注重了内容的选择和编排，围绕从理论到实践的主线，从介绍人工神经网络的基本概念、背景和历史入手，以人工神经网络模型信息处理性能的三个关键特性作为基础，以网络结构、学习算法、工作原理以及应用实例为核心详细介绍典型人工神经网络模型，以人工神经网络应用开发设计方法和实现带动理论联系实践，并通过对人工神经网络发展的简介启迪读者进行更深入的研究和应用开发。 出版说明
前言
第1章绪论
1.1人工神经网络的概念
1.2人工神经网络的发展历史
1.2.1兴起时期
1.2.2萧条时期
1.2.3兴盛时期
1.2.4高潮时期
1.3人工神经网络的特点
1.4人工神经网络的信息处理能力
1.5人工神经网络的功能
1.6人工神经网络的应用
1.7人工神经网络的主要研究方向
1.8人工神经网络与人工智能
1.9人工神经网络与传统计算
1.10本章小结
1.11习题
第2章人工神经网络基础
2.1生物神经系统
2.1.1生物神经元的结构
2.1.2生物神经元的功能
2.2人工神经元模型
2.2.1人工神经元的形式化描述
2.2.2转移函数
2.3M—P模型
2.3.1标准M—P模型
2.3.2延时M—P模型
2.3.3改进的M—P模型
2.4人工神经网络的互连结构
2.5人工神经网络的学习
2.5.1人工神经网络的学习方式
2.5.2基本的神经网络学习规则
2.6本章小结
2.7习题
第3章早期的自适应神经网络模型
3.1感知机
3.1.1感知机模型结构
3.1.2感知机处理单元模型
3.1.3感知机学习算法
3.1.4感知机的局限性
3.1.5感知机的收敛性
3.2自适应线性元件
3.2.1ADALINE模型结构
3.2.2ADALINE学习算法
3.3本章小结
3.4习题
第4章误差反向传播神经网络
4.1误差反向传播神经网络的提出
4.2误差反向传播神经网络结构

4.3误差反向传播神经网络处理单元模型
4.4误差反向传播学习算法
4.5误差反向传播学习算法的数学基础
4.6误差反向传播学习算法的改进
4.6.1BP算法存在的问题
4.6.2累积误差校正算法
4.6.3Sigmoid函数输出限幅的BP算法
4.6.4增加动量项的BP算法
4.6.5学习速率自适应调整算法
4.7隐含层的特征抽取作用
4.8误差反向传播神经网络应用实例
4.8.1BP神经网络的主要能力
4.8.2BP神经网络在入侵检测中的应用
4.8.3BP神经网络在股票市场中的应用
4.9本章小结
4.10习题
第5章Hopfield神经网络
5.1离散型Hopfield神经网络
5.I.1离散型Hopfield神经网络结构
5.1.2离散型Hopfield神经网络处理单元模型
5.1.3离散型Hopfield神经网络的状态及运行规则
5.1.4离散型Hopfield神经网络的能量函数
5.1.5离散型Hopfield神经网络的连接权值设计
5.1.6离散型Hopfield神经网络的信息存储容量
5.2连续型Hopfield神经网络
5.2.1连续型Hopfield神经网络结构
5.2.2连续型Hopfield神经网络处理单元模型
5.2.3连续型Hopfield神经网络的状态
5.2.4连续型Hopfield神经网络的能量函数
5.3Hopfield神经网络应用实例
5.3.1离散型Hopfield神经网络应用实例
5.3.2连续型Hopfield神经网络应用实例
5.4本章小结
5.5习题
第6章Boltzmann机
6.1随机型神经网络的提出
6.2Boltzmann机的网络结构
6.3Bohzmann机处理单元模型
6.4Boltzmann机的能量函数
6.5Boltzmann机的Bollzmann分布
6.6Boltzmann机的运行规则
6.6.1模拟退火算法
6.6.2网络运行规则
6.7Boltzmann机的学习规则
6.7.1自联想记忆的学习规则
6.7.2互联想记忆的学习规则
6.8模拟退火算法应用实例
6.9本章小结
6.10习题
第7章自适应共振理论神经网络

7.1自组织神经网络的提出
7.2竞争学习
7.2.1竞争学习的概念
7.2.2竞争学习规则
7.3自适应共振理论神经网络的提出及特点
7.4ART1神经网络
7.4.1ART1神经网络的结构
7.4.2ART1神经网络处理单元模型
7.4.3ART1神经网络的学习规则
7.4.4ART1神经网络特性分析
7.4.5ART1神经网络应用实例
7.5ART2神经网络
7.5.1ART2神经网络的结构
7.5.2ART2神经网络处理单元模型
7.5.3ART2神经网络的学习规则
7.5.4ART2神经网络应用实例
7.6本章小结
7.7习题
第8章人工神经网络应用的设计开发
8.1人工神经网络应用的特点及适用范围
8.2人工神经网络的设计开发过程
8.3人工神经网络模型的选取
8.4人工神经网络模型的设计
8.4.1节点级设计
8.4.2网络级设计
8.4.3训练级设计
8.5人工神经网络模型的实现
8.5.1准备样本数据
8.5.2选取训练样本
8.5.3网络训练与测试
8.6本章小结
8.7习题
第9章人工神经网络的实现
9.1神经网络实现技术概述
9.1.1神经网络实现的发展历史
9.1.2神经网络实现方案的分类
9.2神经网络的虚拟实现
9.2.1基于传统计算机的软件模拟
9.2.2神经网络并行多机系统
9.2.3神经计算加速器
9.3神经网络的物理实现
9.3.1神经网络的VLSI实现
9.3.2神经网络的光学实现
9.3.3神经网络的分子实现
9.4本章小结
9.5习题
第10章人工神经网络的发展
10.1神经网络与专家系统
10.1.1基于规则的专家系统
10.1.2神经网络与专家系统的比较

10.1.3神经网络专家系统
10.2神经网络与模糊系统
10.2.1模糊系统
10.2.2神经网络与模糊系统的比较
10.2.3模糊神经网络
10.3本章小结
附录
附录A人工神经网络的主要研究工作
附录BBP神经网络实现太阳黑子数量预测源程序
附录CHopfield神经网络实现图像自联想记忆源程序
附录D模拟退火算法实现TSP源程序
附录EARTl神经网络源程序
参考文献

210
16开
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