人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 生物神經(jīng)元和生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
1.3 人工神經(jīng)元和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)。為了更好地學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需要，在不同章節(jié)較多而通俗地插入介紹了生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能特點(diǎn)以及人類認(rèn)知心理學(xué)等方面的有用知識(shí)。對(duì)BP型前向多層網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波爾茲曼機(jī)概率型網(wǎng)絡(luò)、自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)諧（ART）網(wǎng)絡(luò)等基本類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了較為詳細(xì)的和基礎(chǔ)性的介紹。
思考與討論
參考文獻(xiàn)
第2章 前向多層網(wǎng)絡(luò)
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門：?jiǎn)蝹€(gè)神經(jīng)元分類識(shí)別器
2.2 感知機(jī)：歷史和概念
2.3 前向多層網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳遞算法：BP網(wǎng)絡(luò)
2.4 BP網(wǎng)絡(luò)及有教師學(xué)習(xí)的概念模型
2.5 BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用舉例
2.6 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
思考與討論
參考文獻(xiàn)
第3章 Hopfield網(wǎng)絡(luò)
3.1 引言
3.2 網(wǎng)絡(luò)模型
3.3 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶功能
3.4 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)化處理和計(jì)算功能
思考與討論
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第4章 波爾茲曼機(jī)（BM）網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
4.1 概述
4.2 波爾茲曼機(jī)的基本原理
4.3 波爾茲曼機(jī)的實(shí)驗(yàn)應(yīng)用舉例
4.4 波爾茲曼機(jī)小結(jié)
思考與討論
參考文獻(xiàn)
第5章 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)（SOFM）
5.1 引言
5.2 自組織特征提取的算法及其數(shù)學(xué)證明
5.3 競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)和自穩(wěn)定學(xué)習(xí)
5.4 Kohonen網(wǎng)絡(luò)：具有確定側(cè)反饋的多神經(jīng)元SOFM網(wǎng)絡(luò)
5.5 SOFM網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用舉例：Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音打字機(jī)
思考與討論
參考文獻(xiàn)
第6章 ART網(wǎng)絡(luò)
6.1 引言
6.2 ART-1網(wǎng)絡(luò)
6.3 ART-2網(wǎng)絡(luò)
6.4 ART-3網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
6.5 結(jié)語
思考與討論
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第7章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件實(shí)踐和仿真
7.1 引言
7.2 利用參數(shù)和函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和仿真示例
7.3 MATLAB的GUI設(shè)計(jì)與分析
7.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Simulink仿真
參考文獻(xiàn)