人工神經(jīng)網(wǎng)絡原理：入門與應用

     目錄
   第一章 緒論
    1.1一則現(xiàn)代童話的啟示
    1.2大腦——一個神秘的世界
    1.3神經(jīng)網(wǎng)絡研究、發(fā)展的歷史
    1.4神經(jīng)網(wǎng)絡研究的主要方向
   第二章 神經(jīng)網(wǎng)絡理論基礎
    2.1大腦與生物神經(jīng)系統(tǒng)
    2.2生物神經(jīng)系統(tǒng)的模型化
    2.3M－P神經(jīng)元模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡的構成
    2.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習機理與Hebb學習規(guī)則
    2.5教師示教學習與無教師示教學習
    2.6生物神經(jīng)網(wǎng)絡與人工神經(jīng)網(wǎng)絡的比較
    2.7模式識別的基本定義與方法
    2.8線性分類器
   第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡的初期模型與基本算法
    3.1感知機模型與感知機學習規(guī)則
    3.2感知機的局限性
    3.3自適應線性神經(jīng)網(wǎng)絡
    3.4自適應線性神經(jīng)網(wǎng)絡的應用舉例
   第四章 多階層神經(jīng)網(wǎng)絡與誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?br />     4.1多階層網(wǎng)絡與誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ǖ奶岢?br />     4.2誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡結構與學習規(guī)則
    4.3誤差逆?zhèn)鞑W習規(guī)則的數(shù)學推導
    4.4隱含層——特征抽取器的作用
    4.5BP網(wǎng)絡應用舉例
    4.6BP網(wǎng)絡小結
    4.7幾種改進方案
   第五章 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡
    5.1Hopfield網(wǎng)絡的基本思想
    5.2Hopfield網(wǎng)絡的結構與算法
    5.3Hopfield網(wǎng)絡運行規(guī)則
    5.4網(wǎng)絡計算能量函數(shù)與網(wǎng)絡收斂
    5.5聯(lián)想記憶
    5.6Hopfield網(wǎng)絡聯(lián)想記憶的設計方法
    5.7Hopfield網(wǎng)絡聯(lián)想記憶的缺陷
    5.8連續(xù)時間型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡
    5.9Hopfield網(wǎng)絡在優(yōu)化組合問題中的應用
    5.10網(wǎng)絡應用與網(wǎng)絡能量函數(shù)
   第六章 隨機型神經(jīng)網(wǎng)絡
    6.1隨機型神經(jīng)網(wǎng)絡的基本思想
    6.2模擬退火算法
    6.3Boltzmann機與Boltzmann機工作規(guī)則
    6.4Boltzmann機學習規(guī)則
    6.5網(wǎng)絡小結
   第七章 競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡
    7.1競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡的基本思想
    7.2基本競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡及學習規(guī)則
    7.3抑制競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡及學習規(guī)則
    7.4自適應共振理論網(wǎng)絡的提出及特點
    7.5自適應共振理論網(wǎng)絡結構及學習、工作規(guī)則
    7.6自適應共振理論網(wǎng)絡特性分析
    7.7應用舉例
   第八章 自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡
    8.1自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡的基本思想
    8.2自組織特征映射網(wǎng)絡學習、工作規(guī)則
    8.3SOM網(wǎng)絡的自組織特性
    8.4網(wǎng)絡的分類精度分析
    8.5SOM網(wǎng)絡的局限性
    8.6SOM網(wǎng)絡的有教師示教學習規(guī)則
    8.7SOM網(wǎng)絡應用舉例——語音打字機
   第九章 對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡
    9.1對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡的基本思想
    9.2CP網(wǎng)絡學習、工作規(guī)則
    9.3網(wǎng)絡應用舉例
    9.4網(wǎng)絡的改進與完善
   第十章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡應用
    10.1文字識別
    10.1.1文字識別的生理特點
    10.1.2印刷體文字識別
    10.1.3手寫體文字識別
    10.2圖象處理
    10.2.1圖象處理概述
    10.2.2圖象數(shù)據(jù)壓縮
    10.2.3圖象邊緣檢測
    10.2.4圖象自動分類
    10.2.5醫(yī)學自動診斷
    10.2.6目標自動識別
    10.2.7圖象補正
    10.2.8工業(yè)產(chǎn)品檢查
    10.3優(yōu)化組合應用——有價證券的選擇
    10.4神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)
    10.4.1神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)的基本原理與結構
    10.4.2高爐爐溫預測專家系統(tǒng)
    10.4.3財務評價專家系統(tǒng)
    10.4.4醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)
    10.5神經(jīng)網(wǎng)絡在智能控制中的應用
    10.5.1神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的特點
    10.5.2神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的幾種結構形式
    10.5.3控制系統(tǒng)中神經(jīng)網(wǎng)絡的學習結構與方法
    10.5.4應用神經(jīng)網(wǎng)絡進行系統(tǒng)辨識
    10.6神經(jīng)網(wǎng)絡計算機簡介
    10.6.1神經(jīng)網(wǎng)絡計算機的基本特征
    10.6.2神經(jīng)網(wǎng)絡計算機的分類與研究現(xiàn)狀
    10.6.3神經(jīng)網(wǎng)絡計算機的有關概念
   參考文獻