神經網絡及其在汽車工程中的應用

第一章　緒論
1.1　什么是人工神經網絡
　1.2　人工神經網絡的特點
　1.3　人工神經網絡發(fā)展簡史
第二章　人工神經網絡的基本概念
　2.1　生物神經元結構
　2.2　人工神經元
2.2.1 人工神經經元結構
2.2.2 轉移函數
　2.3　人工神經網絡的拓撲結構
2.3.1 前饋式網絡
2.3.2 反饋式網絡
2.3.3 混合式網絡
　2.4　人工神經網絡的工作過程
2.4.1 學習過程
2.4.2 運行過程
　2.5　神經網絡的學習規(guī)則
第三章　前饋神經網絡
　3.1　感知器
　3.2　多層感知器
　3.3　自適應線性神經元組成的網絡
　3.4?。拢兴惴?br />　3.5?。拢芯W絡的泛化能力
　3.6?。拢芯W絡與專家系統(tǒng)
　3.7　標準ＢＰ算法的改進
　3.8 徑基函數網絡
第四章　反饋網絡
　4.1　反饋網絡的概念
　4.2　離散型Hopfield網絡
　4.3　連續(xù)型Hopfield網絡
　4.4　連續(xù)Hopfield網絡的應用
　4.5　遞歸ＢＰ網絡
　4.6　雙向聯想記憶網絡
4.7 幾種改進的BAM網絡
4.8 BAM在模式識別中的應用
第五章　隨機神經網絡
5.1 模擬退火算法
5.2 Boltzmann機
5.3 Cauchy機
第六章　自組織神經網絡
6.1 Hamming網絡與競爭網絡
6.2 聚類的無監(jiān)督學習
6.3 自組織特證映射神經網絡
6.4 對偶傳播網絡
6.5 自適應共振理論網絡
第七章　神經網絡應用設計
7.1 哪些領域適于應用ANN技術?
7.2 前饋網絡設計
7.3 變量的選擇
7.4 變量表示法
7.5 網絡數據的準備
7.6 網絡權值分析
第八章　神經網絡在汽車工程中的應用
8.1 機械式汽車自動變速器最佳擋位判定
8.2 四輪車輛轉向的主動控制(方案一)
8.3 四輪車輛轉向的主動控制(方案二)
8.4 神經駕駛員一車一路閉環(huán)轉向控制系統(tǒng)
8.5 神經網絡自動剎車控制系統(tǒng)
8.6 載重車柴油機燃燒系統(tǒng)的優(yōu)化問題
8.7 神經輪胎的動態(tài)模型
8.8 帶噪聲汽車牌照的識別
第九章　MATLAB語言
9.1 概述
9.2 MATLAB有關函數及命令
9.3 程序實例
參考文獻