人工神經網絡基礎

人工神經網絡基礎是為信號與信息處理、模式識別與智能系統等學科的本科高年級學生和碩士生編寫的教材，也是相關專業技術人員自學神經人工網絡的入門參考書。全書共分7個章節，以信號與信息處理、模式識別與智能系統等學科為背景，對人工神經網絡的基礎知識作了介紹，具體包括前向多層網絡、Hopfield網絡、波爾茲曼機（BM）網絡簡介、自組織特征映射網絡（SOFM）、ART網絡等。該書可供各大專院校作為教材使用，也可供從事相關工作的人員作為參考用書使用。

作　者：丁士圻，郭麗華　主編

出 版 社：哈爾濱工程大學出版社

出版時間： 2008-3-1

字　數： 248000

版　次： 1

頁　數： 208

開　本： 16開

印　次： 1

紙　張：膠版紙

I S B N ： 9787811332063

包　裝：平裝

所屬分類：圖書 >> 計算機/網絡 >> 人工智能

定價：￥24.00

本書以信號與信息處理、模式識別與智能系統等學科為背景，介紹

本書內容深入淺出，語言通俗易懂。在每章最后，結合本章的關鍵問題給出了思考與討論題目，以引起讀者對這些問題更多地關注或者在教學環節中進行討論。

第1章 緒論

1.1 引言

1.2 生物神經元和生物神經網絡簡介

1.3 人工神經元和人工神經網絡人工神經網絡的基礎知識。為了更好地學習人工神經網絡的需要，在不同章節較多而通俗地插入介紹了生物神經系統的結構和功能特點以及人類認知心理學等方面的有用知識。對BP型前向多層網絡、Hopfield網絡、波爾茲曼機概率型網絡、自組織特征映射網絡和自適應諧（ART）網絡等基本類型的人工神經網絡進行了較為詳細的和基礎性的介紹。

人工神經網絡基礎

思考與討論

參考文獻

第2章 前向多層網絡

2.1 人工神經網絡入門：單個神經元分類識別器

2.2 感知機：歷史和概念

2.3 前向多層網絡誤差反向傳遞算法：BP網絡

2.4 BP網絡及有教師學習的概念模型

2.5 BP網絡應用舉例

2.6 徑向基函數網絡

思考與討論

參考文獻

第3章 Hopfield網絡

3.1 引言

3.2 網絡模型

3.3 Hopfield網絡的聯想記憶功能

3.4 Hopfield網絡的最優化處理和計算功能

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

思考與討論

參考文獻

第5章 自組織特征映射網絡（SOFM）

5.1 引言

5.2 自組織特征提取的算法及其數學證明

5.3 競爭學習和自穩定學習

5.4 Kohonen網絡：具有確定側反饋的多神經元SOFM網絡

5.5 SOFM網絡應用舉例：Kohonen神經網絡語音打字機

思考與討論

參考文獻

第6章 ART網絡

6.1 引言

6.2 ART-1網絡

6.3 ART-2網絡

6.4 ART-3網絡簡介

6.5 結語

思考與討論

參考文獻

第7章 人工神經網絡的軟件實踐和仿真

7.1 引言

7.2 利用參數和函數進行網絡設計和仿真示例

7.3 MATLAB的GUI設計與分析

7.4 人工神經網絡的Simulink仿真