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作者:马锐
出版社: 机械工业
出版年: 2010-9
页数: 210
定价: 25.00元
ISBN: 9787111312666

内容简介 · · · · · ·

《21世纪重点大学规划教材•人工神经网络原理》介绍了人工神经网络的基本理论,系统地阐述了六种典型的人工神经网络模型,即早期的感知机神经网络、自适应线性元件神经网络、误差反向传播神经网络、Hopfield神经网络、B0ltzmann机和自适应共振理论神经网络,以及它们的网络结构、学习算法、工作原理及应用实例,为读者深入了解和研究人工神经网络奠定了基础。

为了满足读者应用人工神经网络解决实际问题的需要,书中还介绍了人工神经网络应用开发设计的全过程,并在附录中给出了BP神经网络实现预测、Hop6eld神经网络实现图像自联想记忆、模拟退火算法实现TSP和ARTI神经网络的源程序,供读者参考。作为扩充知识,书中也简单介绍了人工神经网络的实现,以及人工神经网络技术与传统的基于规则的专家系统和模糊系统的融合。

目录 · · · · · ·

出版说明前言第1章绪论 1.1 人工神经网络的概念 1.2 人工神经网络的发展历史 1.2.1 兴起时期 1.2.2 萧条时期 1.2.3 兴盛时期 1.2.4 高潮时期 1.3 人工神经网络的特点 1.4 人工神经网络的信息处理能力 1.5 人工神经网络的功能 1.6 人工神经网络的应用 1.7 人工神经网络的主要研究方向 1.8 人工神经网络与人工智能 1.9 人工神经网络与传统计算 1.10 本章小结 1.11习题第2章人工神经网络基础 2.1 生物神经系统 2.1.1 生物神经元的结构 2.1.2 生物神经元的功能 2.2 人工神经元模型 2.2.1 人工神经元的形式化描述 2.2.2 转移函数 2.3 M—P模型 2.3.1 标准M—P模型 2.3.2 延时M—P模型 2.3.3 改进的M—P模型 2.4 人工神经网络的互连结构 2.5 人工神经网络的学习 2.5.1 人工神经网络的学习方式 2.5.2 基本的神经网络学习规则 2.6 本章小结 2.7 习题第3章早期的自适应神经网络模型 3.1 感知机 3.1.1 感知机模型结构 3.1.2 感知机处理单元模型 3.1.3 感知机学习算法 3.1.4 感知机的局限性 3.1.5 感知机的收敛性 3.2 自适应线性元件 3.2.1 ADALINE模型结构 3.2.2 ADALINE学习算法 3.3 本章小结 3.4 习题第4章误差反向传播神经网络 4.1 误差反向传播神经网络的提出 4.2 误差反向传播神经网络结构 4.3 误差反向传播神经网络处理单元模型 4.4 误差反向传播学习算法 4.5 误差反向传播学习算法的数学基础 4.6 误差反向传播学习算法的改进 4.6.1 BP算法存在的问题 4.6.2 累积误差校正算法 4.6.3 Sigmoid函数输出限幅的BP算法 4.6.4 增加动量项的BP算法 4.6.5 学习速率自适应调整算法 4.7 隐含层的特征抽取作用 4.8 误差反向传播神经网络应用实例 4.8.1 BP神经网络的主要能力 4.8.2 BP神经网络在入侵检测中的应用 4.8.3 BP神经网络在股票市场中的应用 4.9 本章小结 4.10 习题第5章 Hopfield神经网络 5.1 离散型Hopfield神经网络 5.I.1 离散型Hopfield神经网络结构 5.1.2 离散型Hopfield神经网络处理单元模型 5.1.3 离散型Hopfield神经网络的状态及运行规则 5.1.4 离散型Hopfield神经网络的能量函数 5.1.5 离散型Hopfield神经网络的连接权值设计 5.1.6 离散型Hopfield神经网络的信息存储容量 5.2 连续型Hopfield神经网络 5.2.1 连续型Hopfield神经网络结构 5.2.2 连续型Hopfield神经网络处理单元模型 5.2.3 连续型Hopfield神经网络的状态 5.2.4 连续型Hopfield神经网络的能量函数 5.3 Hopfield神经网络应用实例 5.3.1 离散型Hopfield神经网络应用实例 5.3.2 连续型Hopfield神经网络应用实例 5.4 本章小结 5.5习题第6章 Boltzmann机 6.1 随机型神经网络的提出 6.2 Boltzmann机的网络结构 6.3 Bohzmann机处理单元模型 6.4 Boltzmann机的能量函数 6.5 Boltzmann机的Bollzmann分布 6.6 Boltzmann机的运行规则 6.6.1 模拟退火算法 6.6.2 网络运行规则 6.7 Boltzmann机的学习规则 6.7.1 自联想记忆的学习规则 6.7.2 互联想记忆的学习规则 6.8 模拟退火算法应用实例 6.9 本章小结 6.10 习题第7章自适应共振理论神经网络 7.1 自组织神经网络的提出 7.2 竞争学习 7.2.1 竞争学习的概念 7.2.2 竞争学习规则 7.3 自适应共振理论神经网络的提出及特点 7.4 ART1神经网络 7.4.1 ART1神经网络的结构 7.4.2 ART1神经网络处理单元模型 7.4.3 ART1神经网络的学习规则 7.4.4 ART1神经网络特性分析 7.4.5 ART1神经网络应用实例 7.5 ART2神经网络 7.5.1 ART2神经网络的结构 7.5.2 ART2神经网络处理单元模型 7.5.3 ART2神经网络的学习规则 7.5.4 ART2神经网络应用实例 7.6 本章小结 7.7 习题第8章人工神经网络应用的设计开发 8.1 人工神经网络应用的特点及适用范围 8.2 人工神经网络的设计开发过程 8.3 人工神经网络模型的选取 8.4 人工神经网络模型的设计 8.4.1 节点级设计 8.4.2 网络级设计 8.4.3 训练级设计 8.5 人工神经网络模型的实现 8.5.1 准备样本数据 8.5.2 选取训练样本 8.5.3 网络训练与测试 8.6 本章小结 8.7 习题第9章人工神经网络的实现 9.1 神经网络实现技术概述 9.1.1 神经网络实现的发展历史 9.1.2 神经网络实现方案的分类 9.2 神经网络的虚拟实现 9.2.1 基于传统计算机的软件模拟 9.2.2 神经网络并行多机系统 9.2.3 神经计算加速器 9.3 神经网络的物理实现 9.3.1 神经网络的VLSI实现 9.3.2 神经网络的光学实现 9.3.3 神经网络的分子实现 9.4 本章小结 9.5 习题第10章人工神经网络的发展 10.1 神经网络与专家系统 10.1.1 基于规则的专家系统 10.1.2 神经网络与专家系统的比较 10.1.3 神经网络专家系统 10.2 神经网络与模糊系统 10.2.1 模糊系统 10.2.2 神经网络与模糊系统的比较 10.2.3 模糊神经网络 10.3 本章小结附录附录A 人工神经网络的主要研究工作附录B BP神经网络实现太阳黑子数量预测源程序附录C Hopfield神经网络实现图像自联想记忆源程序附录D 模拟退火算法实现TSP源程序附录E ARTl神经网络源程序参考文献

出版说明前言第1章绪论 1.1 人工神经网络的概念 1.2 人工神经网络的发展历史 1.2.1 兴起时期 1.2.2 萧条时期 1.2.3 兴盛时期 1.2.4 高潮时期 1.3 人工神经网络的特点 1.4 人工神经网络的信息处理能力 1.5 人工神经网络的功能 1.6 人工神经网络的应用 1.7 人工神经网络的主要研究方向 1.8 人工神经网络与人工智能 1.9 人工神经网络与传统计算 1.10 本章小结 1.11习题第2章人工神经网络基础 2.1 生物神经系统 2.1.1 生物神经元的结构 2.1.2 生物神经元的功能 2.2 人工神经元模型 2.2.1 人工神经元的形式化描述 2.2.2 转移函数 2.3 M—P模型 2.3.1 标准M—P模型 2.3.2 延时M—P模型 2.3.3 改进的M—P模型 2.4 人工神经网络的互连结构 2.5 人工神经网络的学习 2.5.1 人工神经网络的学习方式 2.5.2 基本的神经网络学习规则 2.6 本章小结 2.7 习题第3章早期的自适应神经网络模型 3.1 感知机 3.1.1 感知机模型结构 3.1.2 感知机处理单元模型 3.1.3 感知机学习算法 3.1.4 感知机的局限性 3.1.5 感知机的收敛性 3.2 自适应线性元件 3.2.1 ADALINE模型结构 3.2.2 ADALINE学习算法 3.3 本章小结 3.4 习题第4章误差反向传播神经网络 4.1 误差反向传播神经网络的提出 4.2 误差反向传播神经网络结构 4.3 误差反向传播神经网络处理单元模型 4.4 误差反向传播学习算法 4.5 误差反向传播学习算法的数学基础 4.6 误差反向传播学习算法的改进 4.6.1 BP算法存在的问题 4.6.2 累积误差校正算法 4.6.3 Sigmoid函数输出限幅的BP算法 4.6.4 增加动量项的BP算法 4.6.5 学习速率自适应调整算法 4.7 隐含层的特征抽取作用 4.8 误差反向传播神经网络应用实例 4.8.1 BP神经网络的主要能力 4.8.2 BP神经网络在入侵检测中的应用 4.8.3 BP神经网络在股票市场中的应用 4.9 本章小结 4.10 习题第5章 Hopfield神经网络 5.1 离散型Hopfield神经网络 5.I.1 离散型Hopfield神经网络结构 5.1.2 离散型Hopfield神经网络处理单元模型 5.1.3 离散型Hopfield神经网络的状态及运行规则 5.1.4 离散型Hopfield神经网络的能量函数 5.1.5 离散型Hopfield神经网络的连接权值设计 5.1.6 离散型Hopfield神经网络的信息存储容量 5.2 连续型Hopfield神经网络 5.2.1 连续型Hopfield神经网络结构 5.2.2 连续型Hopfield神经网络处理单元模型 5.2.3 连续型Hopfield神经网络的状态 5.2.4 连续型Hopfield神经网络的能量函数 5.3 Hopfield神经网络应用实例 5.3.1 离散型Hopfield神经网络应用实例 5.3.2 连续型Hopfield神经网络应用实例 5.4 本章小结 5.5习题第6章 Boltzmann机 6.1 随机型神经网络的提出 6.2 Boltzmann机的网络结构 6.3 Bohzmann机处理单元模型 6.4 Boltzmann机的能量函数 6.5 Boltzmann机的Bollzmann分布 6.6 Boltzmann机的运行规则 6.6.1 模拟退火算法 6.6.2 网络运行规则 6.7 Boltzmann机的学习规则 6.7.1 自联想记忆的学习规则 6.7.2 互联想记忆的学习规则 6.8 模拟退火算法应用实例 6.9 本章小结 6.10 习题第7章自适应共振理论神经网络 7.1 自组织神经网络的提出 7.2 竞争学习 7.2.1 竞争学习的概念 7.2.2 竞争学习规则 7.3 自适应共振理论神经网络的提出及特点 7.4 ART1神经网络 7.4.1 ART1神经网络的结构 7.4.2 ART1神经网络处理单元模型 7.4.3 ART1神经网络的学习规则 7.4.4 ART1神经网络特性分析 7.4.5 ART1神经网络应用实例 7.5 ART2神经网络 7.5.1 ART2神经网络的结构 7.5.2 ART2神经网络处理单元模型 7.5.3 ART2神经网络的学习规则 7.5.4 ART2神经网络应用实例 7.6 本章小结 7.7 习题第8章人工神经网络应用的设计开发 8.1 人工神经网络应用的特点及适用范围 8.2 人工神经网络的设计开发过程 8.3 人工神经网络模型的选取 8.4 人工神经网络模型的设计 8.4.1 节点级设计 8.4.2 网络级设计 8.4.3 训练级设计 8.5 人工神经网络模型的实现 8.5.1 准备样本数据 8.5.2 选取训练样本 8.5.3 网络训练与测试 8.6 本章小结 8.7 习题第9章人工神经网络的实现 9.1 神经网络实现技术概述 9.1.1 神经网络实现的发展历史 9.1.2 神经网络实现方案的分类 9.2 神经网络的虚拟实现 9.2.1 基于传统计算机的软件模拟 9.2.2 神经网络并行多机系统 9.2.3 神经计算加速器 9.3 神经网络的物理实现 9.3.1 神经网络的VLSI实现 9.3.2 神经网络的光学实现 9.3.3 神经网络的分子实现 9.4 本章小结 9.5 习题第10章人工神经网络的发展 10.1 神经网络与专家系统 10.1.1 基于规则的专家系统 10.1.2 神经网络与专家系统的比较 10.1.3 神经网络专家系统 10.2 神经网络与模糊系统 10.2.1 模糊系统 10.2.2 神经网络与模糊系统的比较 10.2.3 模糊神经网络 10.3 本章小结附录附录A 人工神经网络的主要研究工作附录B BP神经网络实现太阳黑子数量预测源程序附录C Hopfield神经网络实现图像自联想记忆源程序附录D 模拟退火算法实现TSP源程序附录E ARTl神经网络源程序参考文献
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