人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)原理與應(yīng)用

第一章 緒論
1.1 為什么要用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
1.2 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展
1.3 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是怎樣工作的
習(xí)題
第二章 生物神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的基本原理
2.1 生物神經(jīng)元
2.2 生物神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
習(xí)題
第三章 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的基本原理
3.1 人工神經(jīng)元
3.2 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型
3.3 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程
3.4 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則
3.5 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的工作過程
習(xí)題
第四章 感知機模型網(wǎng)絡(luò)
4.1 感知機網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
4.2 感知機網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則
4.3 感知機網(wǎng)絡(luò)的局限性
習(xí)題
第五章 多層網(wǎng)絡(luò)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(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則與計算方法
5.3 BP網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用舉例
5.4 BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)方案
習(xí)題
第六章 Hopfield神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
6.1 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)
6.2 Hopfield網(wǎng)絡(luò)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(luò)連接權(quán)的設(shè)計方法
6.5 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的弱點
6.6 連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.7 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
習(xí)題
第七章 隨機型神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
7.1 模擬退火算法
7.2 波爾茨曼機模型及其工作規(guī)則
7.3 波爾茨曼機模型網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則
習(xí)題
第八章 競爭型神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
8.1 競爭型神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)及其學(xué)習(xí)方法
8.2 抑制競爭型神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)規(guī)則
8.3 自適應(yīng)共振理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
習(xí)題
第九章 自組織特征映射神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
9.1 SOFM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)工作規(guī)則
9.2 SOFM網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
習(xí)題
第十章 對向傳播神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
10.1 CP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)工作規(guī)則
10.2 CP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)與完善
習(xí)題
第十一章 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制簡介
11.1 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理
11.2 幾種典型的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
習(xí)題
第十二章 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)編程實例
12.1 感知機模型神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)編程
12.2 BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)編程
12.3 ART1神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)編程
參考文獻(xiàn)