人工神經(jīng)網(wǎng)絡基礎

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 生物神經(jīng)元和生物神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
1.3 人工神經(jīng)元和人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識。為了更好地學習人工神經(jīng)網(wǎng)絡的需要，在不同章節(jié)較多而通俗地插入介紹了生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能特點以及人類認知心理學等方面的有用知識。對BP型前向多層網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡、波爾茲曼機概率型網(wǎng)絡、自組織特征映射網(wǎng)絡和自適應諧（ART）網(wǎng)絡等基本類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行了較為詳細的和基礎性的介紹。
思考與討論
參考文獻
第2章 前向多層網(wǎng)絡
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡入門：單個神經(jīng)元分類識別器
2.2 感知機：歷史和概念
2.3 前向多層網(wǎng)絡誤差反向傳遞算法：BP網(wǎng)絡
2.4 BP網(wǎng)絡及有教師學習的概念模型
2.5 BP網(wǎng)絡應用舉例
2.6 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡
思考與討論
參考文獻
第3章 Hopfield網(wǎng)絡
3.1 引言
3.2 網(wǎng)絡模型
3.3 Hopfield網(wǎng)絡的聯(lián)想記憶功能
3.4 Hopfield網(wǎng)絡的最優(yōu)化處理和計算功能
思考與討論
參考文獻
第4章 波爾茲曼機（BM）網(wǎng)絡簡介
4.1 概述
4.2 波爾茲曼機的基本原理
4.3 波爾茲曼機的實驗應用舉例
4.4 波爾茲曼機小結(jié)
思考與討論
參考文獻
第5章 自組織特征映射網(wǎng)絡（SOFM）
5.1 引言
5.2 自組織特征提取的算法及其數(shù)學證明
5.3 競爭學習和自穩(wěn)定學習
5.4 Kohonen網(wǎng)絡：具有確定側(cè)反饋的多神經(jīng)元SOFM網(wǎng)絡
5.5 SOFM網(wǎng)絡應用舉例：Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡語音打字機
思考與討論
參考文獻
第6章 ART網(wǎng)絡
6.1 引言
6.2 ART-1網(wǎng)絡
6.3 ART-2網(wǎng)絡
6.4 ART-3網(wǎng)絡簡介
6.5 結(jié)語
思考與討論
參考文獻
第7章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的軟件實踐和仿真
7.1 引言
7.2 利用參數(shù)和函數(shù)進行網(wǎng)絡設計和仿真示例
7.3 MATLAB的GUI設計與分析
7.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的Simulink仿真
參考文獻