人工神經(jīng)元網(wǎng)絡原理與應用

第一章 緒論
1.1 為什么要用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡
1.2 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡的發(fā)展
1.3 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡是怎樣工作的
習題
第二章 生物神經(jīng)元網(wǎng)絡的基本原理
2.1 生物神經(jīng)元
2.2 生物神經(jīng)元網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)
習題
第三章 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡的基本原理
3.1 人工神經(jīng)元
3.2 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡模型
3.3 神經(jīng)元網(wǎng)絡的學習過程
3.4 神經(jīng)元網(wǎng)絡的學習規(guī)則
3.5 神經(jīng)元網(wǎng)絡的工作過程
習題
第四章 感知機模型網(wǎng)絡
4.1 感知機網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)
4.2 感知機網(wǎng)絡的學習規(guī)劃
4.3 感知機網(wǎng)絡的局限性
習題
第五章 多層網(wǎng)絡的誤差逆?zhèn)鞑バＵ椒?br /> 5.1 誤差逆?zhèn)鞑バＵ椒?br /> 5.2 BP網(wǎng)絡的學習規(guī)劃與計算方法
5.3 BP網(wǎng)絡的應用舉例
5.4 BP網(wǎng)絡的改進方案
習題
第六章 Hopfield神經(jīng)元網(wǎng)絡
6.1 Hopfield網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)
6.2 Hopfield網(wǎng)絡的能量函數(shù)與運行規(guī)則
6.3 聯(lián)想記憶
6.4 Hopfield網(wǎng)絡連接權(quán)的設(shè)計方法
6.5 Hopfield網(wǎng)絡的弱點
6.6 連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡
6.7 Hopfield網(wǎng)絡的應用
習題
第七章 隨機型神經(jīng)元網(wǎng)絡
7.1 模擬退火算法
7.2 波爾茨曼機模型及其工作規(guī)劃
7.3 波爾茨曼機模型網(wǎng)絡的學習規(guī)則
習題
第八章 競爭型神經(jīng)元網(wǎng)絡
8.1 競爭型神經(jīng)元網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)及其學習方法
8.2 抑制競爭型神經(jīng)元網(wǎng)絡及其學習規(guī)則
8.3 自適應共振理論神經(jīng)網(wǎng)絡
習題
第九章 自組織特征映射神經(jīng)元網(wǎng)絡
9.1 SOFM網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及學習工作規(guī)則
9.2 SOFM網(wǎng)絡的應用
習題
第十章 對向傳播神經(jīng)元網(wǎng)絡
10.1 CP網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)及學習工作規(guī)則
10.2 CP網(wǎng)絡的改進與完善
習題
第十一章 神經(jīng)元網(wǎng)絡控制簡介
11.1 神經(jīng)元網(wǎng)絡控制的基本原理
11.2 幾種典型的神經(jīng)元網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
習題
第十二章 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡編程實例
12.1 感知機模型神經(jīng)元網(wǎng)絡編程
12.2 BP神經(jīng)元網(wǎng)絡編程
12.3 ART1型神經(jīng)元網(wǎng)絡編程
參考文獻