人工神经网络导论 蒋宗礼

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1、[GeneralInformation]书名=人工神经网络导论作者=页数=114SS号=0出版日期=封面页书名页版权页前言页目录页第一章引言1.1人工神经网络的提出1.1.1智能与人工智能1.1.2物理符号系统1.1.3联接主义观点1.1.4两种模型的比较1.2人工神经网络的特点1.2.1人工神经网络的概念1.2.2学习能力1.2.3普化能力1.2.4信息的分布存放1.2.5适用性问题1.3历史回顾1.3.1萌芽期1.3.2第一高潮期1.3.3反思期1.3.4第二高潮期1.3.5再认识与应用研究期练习题第二章人工神经网络基础2

2、.1生物神经网络2.2人工神经元2.2.1人工神经元的基本构成2.2.2激活函数(ActivationFunction)2.2.3M-P模型2.3人工神经网络的拓扑特性2.3.1联接模式2.3.2网络的分层结构2.4存储与映射2.5人工神经网络的训练2.5.1无导师学习2.5.2有导师学习练习题第三章感知器3.1感知器与人工神经网络的早期发展3.2感知器的学习算法3.2.1离散单输出感知器训练算法3.2.2离散多输出感知器训练算法3.2.3连续多输出感知器训练算法3.3线性不可分问题3.3.1异或(Exclusive-OR)问

3、题3.3.2线性不可分问题的克服练习题第四章BP网络4.1概述4.2基本BP算法4.2.1网络的构成4.2.2训练过程概述4.2.3误差传播分析4.2.4基本的BP算法4.3算法的改进4.4算法的实现4.5算法的理论基础4.6几个问题的讨论练习题第五章对传网5.1网络结构5.2网络的正常运行5.2.1Kohonen层5.2.2Grossberg层5.3Kohonen层的训练5.3.1输入向量的预处理5.3.2训练5.4Kohonen层联接权的初始化方法5.5Grossberg层的训练5.6补充说明练习题第六章非确定方法6.1基

4、本的非确定训练算法6.2模拟退火算法6.3Cauchy训练6.4相关的几个问题练习题第七章循环网络7.1循环网络的组织7.2稳定性分析7.3统计Hopfield网与Boltzmann机7.4双联存储器的结构7.5异相联存储7.6其他的双联存储器7.7Hopfield网用于解决TSP问题练习题第八章自适应共振理论8.1ART的结构8.2ART的初始化8.2.1T的初始化8.2.2B的初始化8.2.3ρ的初始化8.3ART的实现练习题参考文献附录页