內容簡介
人工神經網路教程作者於1996年起為控制與信息類專業研究生開設“人工神經網路理論與套用”課程，在多次修改講義和多項科研成果基礎上形成此書。本書適合高校控制與信息類專業研究生、智慧型科學技術專業本科生以及各類科技人員閱讀。
目錄
第1章 緒論
1.1 人工神經網路概述
1.2 人工神經網路發展簡史
1.3 神經網路的基本特點與功能
1.4 神經網路的套用領域
本章小結
思考與練習
第2章 人工神經網路建模基礎
2.1 腦的生物神經系統概述
2.2 生物神經網路基礎
2.3 人工神經元模型
2.4 人工神經網路模型
2.5 神經網路學習
本章小結
思考與練習
第3章 感知器神經網路
3.1單層感知器
3.2 多層感知器
3.3 自適應線性單元簡介
3.4 誤差反傳算法
3.5 標準BP算法的改進
3.6 基於BP算法的多層感知器設計基礎
3.7 基於BP算法的多層感知器套用與設計實例
本章小結
思考與練習
第4章 自組織競爭神經網路
4.1 競爭學習的概念與原理
4.2 自組織特徵映射神經網路
4.3 學習向量量化神經網路
4.4 對偶傳播神經網路
4.5 自適應共振理論網路
本章小結
思考與練習
第5章徑向基函式神經網路
……
第6章反饋神經網路
第7章 小腦模型神經網路
第8章 支持向量機
第9章 遺傳算法與神經網路進化
第10章 神經網路系統設計與軟硬體實現
第11章 人工神經系統
附錄
參考文獻
