神经网络原理--入门与应用

书籍目录

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

作者简介

内容提要

本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。第一章

主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方

向；第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几

种主要网络结构、算法和应用途径；第十章用较多篇幅介绍了人工

神经网络理论在各个领域的应用实例。

本书可作为理工科大学及农林医科大学计算机、自动控制、信

号与信息处理、电路与系统、系统工程、经济管理等有关专业的博士

生、硕士生、高年级大学生的教材，同时也可以作为有关学科领域研

究人员及工程技术人员学习人工神经网络理论的入门参考书。

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