人工神经网络教程

第1章 绪 论.  
1. 1 人工神经网络概述  
1. 2 人工神经网络发展简史  
1. 3 神经网络的基本特点与功能  
1. 4 神经网络的应用领域  
本章小结  
思考与练习  
第2章 人工神经网络建模基础  
2. 1 脑的生物神经系统概述  
2. 2 生物神经网络基础  
2. 3 人工神经元模型  
2. 4 人工神经网络模型  
2. 5 神经网络学习  
本章小结  
思考与练习  
第3章 感知器神经网络  
3. 1 单层感知器  
3. 2 多层感知器  
3,193 自适应线性单元简介  
3. 4 误差反传算法  
3. 5 标准BP算法的改进  
3. 6 基于BP算法的多层感知器设计基础  
3. 7 基于BP算法的多层感知器应用与设计实例  
本章小结  
思考与练习  
第4章 自组织竞争神经网络  
4. 1 竞争学习的概念与原理  
4. 2 自组织特征映射神经网络  
4. 3 学习向量量化神经网络  
4. 4 对偶传播神经网络  
4. 5 自适应共振理论网络  
本章小结  
思考与练习  
第5章 径向基函数神经网络  
5. 1 基于径向基函数技术的函数逼近与内插  
5. 2 正则化理论与正则化RBF网络  
5. 3 模式可分性观点与广义RBF网络  
5. 4 RBF网络常用学习算法  
5. 5 RBF网络与多层感知器的比较  
5. 6 RBF网络的设计与应用实例  
本章小结  
思考与练习..  
第6章 反馈神经网络  
6. 1 离散型Hopfield神经网络  
6. 2 连续型Hopfield神经网络  
6. 3 Hopfield网络应用与设计实例  
6. 4 双向联想记忆神经网络  
6. 5 随机神经网络  
本章小结  
思考与练习  
第7章 小脑模型神经网络  
7. 1 CMAC网络的结构  
7. 2 CMAC网络的工作原理  
7. 3 CMAC网络的学习算法  
7. 4 CMAC网络的应用  
第8章 支持向量机  
8. 1 支持向量机的基本思想  
8. 2 非线性支持向量机  
8. 3 支持向量机的学习算法  
8. 4 支持向量机设计应用实例  
本章小结  
思考与练习  
第9章 遗传算法与神经网络进化  
9. 1 遗传算法的原理与特点  
9. 2 遗传算法的基本操作与模式理论  
9. 3 遗传算法的实现与改进  
9. 4 遗传算法在神经网络设计中的应用  
本章小结  
思考与练习  
第10章 神经网络系统设计与软硬件实现  
10. 1 神经网络系统总体设计  
10. 2 神经网络的软件实现  
10. 3 神经网络的高级开发环境  
10. 4 神经网络的硬件实现  
本章小结  
第11章 人工神经系统  
11. 1 人工神经系统的基本概念  
11. 2 人工神经系统的体系结构  
11. 3 人工神经系统的控制特性  
11. 4 人工神经系统的信息模式  
11. 5 人工神经系统的应用示例  
本章小结  
附录A 常用算法的MATLAB程序  
附录B 常用神经网络源程序  
附录C 神经网络常用术语英汉对照  
参考文献...