人工神经网络原理：入门与应用

     目录
   第一章 绪论
    1.1一则现代童话的启示
    1.2大脑——一个神秘的世界
    1.3神经网络研究、发展的历史
    1.4神经网络研究的主要方向
   第二章 神经网络理论基础
    2.1大脑与生物神经系统
    2.2生物神经系统的模型化
    2.3M－P神经元模型与人工神经网络的构成
    2.4人工神经网络的学习机理与Hebb学习规则
    2.5教师示教学习与无教师示教学习
    2.6生物神经网络与人工神经网络的比较
    2.7模式识别的基本定义与方法
    2.8线性分类器
   第三章 神经网络的初期模型与基本算法
    3.1感知机模型与感知机学习规则
    3.2感知机的局限性
    3.3自适应线性神经网络
    3.4自适应线性神经网络的应用举例
   第四章 多阶层神经网络与误差逆传播算法
    4.1多阶层网络与误差逆传播算法的提出
    4.2误差逆传播神经网络结构与学习规则
    4.3误差逆传播学习规则的数学推导
    4.4隐含层——特征抽取器的作用
    4.5BP网络应用举例
    4.6BP网络小结
    4.7几种改进方案
   第五章 Hopfield神经网络
    5.1Hopfield网络的基本思想
    5.2Hopfield网络的结构与算法
    5.3Hopfield网络运行规则
    5.4网络计算能量函数与网络收敛
    5.5联想记忆
    5.6Hopfield网络联想记忆的设计方法
    5.7Hopfield网络联想记忆的缺陷
    5.8连续时间型Hopfield神经网络
    5.9Hopfield网络在优化组合问题中的应用
    5.10网络应用与网络能量函数
   第六章 随机型神经网络
    6.1随机型神经网络的基本思想
    6.2模拟退火算法
    6.3Boltzmann机与Boltzmann机工作规则
    6.4Boltzmann机学习规则
    6.5网络小结
   第七章 竞争型神经网络
    7.1竞争型神经网络的基本思想
    7.2基本竞争型神经网络及学习规则
    7.3抑制竞争型神经网络及学习规则
    7.4自适应共振理论网络的提出及特点
    7.5自适应共振理论网络结构及学习、工作规则
    7.6自适应共振理论网络特性分析
    7.7应用举例
   第八章 自组织特征映射神经网络
    8.1自组织特征映射神经网络的基本思想
    8.2自组织特征映射网络学习、工作规则
    8.3SOM网络的自组织特性
    8.4网络的分类精度分析
    8.5SOM网络的局限性
    8.6SOM网络的有教师示教学习规则
    8.7SOM网络应用举例——语音打字机
   第九章 对向传播神经网络
    9.1对向传播神经网络的基本思想
    9.2CP网络学习、工作规则
    9.3网络应用举例
    9.4网络的改进与完善
   第十章 人工神经网络应用
    10.1文字识别
    10.1.1文字识别的生理特点
    10.1.2印刷体文字识别
    10.1.3手写体文字识别
    10.2图象处理
    10.2.1图象处理概述
    10.2.2图象数据压缩
    10.2.3图象边缘检测
    10.2.4图象自动分类
    10.2.5医学自动诊断
    10.2.6目标自动识别
    10.2.7图象补正
    10.2.8工业产品检查
    10.3优化组合应用——有价证券的选择
    10.4神经网络专家系统
    10.4.1神经网络专家系统的基本原理与结构
    10.4.2高炉炉温预测专家系统
    10.4.3财务评价专家系统
    10.4.4医疗诊断专家系统
    10.5神经网络在智能控制中的应用
    10.5.1神经网络控制系统的特点
    10.5.2神经网络控制系统的几种结构形式
    10.5.3控制系统中神经网络的学习结构与方法
    10.5.4应用神经网络进行系统辨识
    10.6神经网络计算机简介
    10.6.1神经网络计算机的基本特征
    10.6.2神经网络计算机的分类与研究现状
    10.6.3神经网络计算机的有关概念
   参考文献