神经网络设计（美）哈根

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1、[GeneralInformation]书名=神经网络设计作者=（美）哈根（Hagan，M.T.）等著戴葵等译页数=463SS号=10896697DX号=出版日期=2002年09月第1版出版社=机械工业出版社封面书名版权前言目录第1章绪论1.1目的1.2　历史1.3　应用1.4　生物学的启示参考文献第2章神经元模型和网络结构2.1目的2.1　理论和实例2.2.1　符号2.2.2　神经元模型2.2.3　网络结构2.3　小结2.4　例题2.5　结束语习题第3章一个说明性实例3.1目的3.2　理论和实例3.2.1　问题描述3.2.2　感知机3.2.3　Hamming网络

2、3.2.4　Hopfield网络3.3　结束语习题第4章感知机学习规则4.1目的4.2　理论和实例4.2.1　学习规则4.2.2　感知机的结构4.2.3　感知机学习规则4.2.4　收敛性证明4.3　小结4.4　例题4.5　结束语参考文献习题第5章信号和权值向量空间5.1目的5.2　理论和实例5.2.1　线性向量空间5.2.2　线性无关5.2.3　生成空间5.2.4　内积5.2.5　范数5.2.6正交性5.2.7　向量展开式5.3　小结5.4　例题5.5　结束语参考文献习题第6章神经网络中的线性变换6.1目的6.2　理论和实例6.2.1　线性变换6.2.2　矩阵表示

3、6.2.3　基变换6.2.4　特征值和特征向量6.3　小结6.4　例题6.5　结束语参考文献习题第7章有监督的Hebb学习7.1目的7.2　理论和实例7.2.1　线性联想器7.2.2　Hebb规则7.2.3　仿逆规则7.2.4　应用7.2.5　Hebb学习的变形7.3　小结7.4　例题7.5　结束语参考文献习题第8章性能曲面和最优点8.1目的8.2　理论和实例8.2.1　泰勒级数8.2.2　方向导数8.2.3　极小点8.2.4　优化的必要条件8.2.5　二次函数8.3　小结8.4　例题8.5　结束语参考文献习题第9章性能优化9.1目的9.2　理论和实例9.2.1　

4、最速下降法9.2.2　牛顿法9.2.3　共轭梯度法9.3　小结9.4　例题9.5　结束语参考文献习题第10章　Widrow-Hoff学习算法10.1目的10.2　理论和实例10.2.1ADALINE网络10.2.2　均方误差10.2.3　LMS算法10.2.4　收敛性分析10.2.5自适应滤波10.3　小结10.4　例题10.5　结束语参考文献习题第11章　反向传播11.1目的11.2　理论和实例11.2.1　多层感知机11.2.2　反向传播算法11.2.3　例子11.2.4　反向传播11.3　小结11.4　例题11.5　结束语参考文献习题第12章反向传播算法的变

5、形12.1目的12.2　理论和实例12.2.1　BP算法的缺点12.2.2　BP算法的启发式改进12.2.3　数值优化技术12.3　小结12.4　例题12.5　结束语参考文献习题第13章　联想学习13.1目的13.2　理论和实例13.2.1　简单联想网络13.2.2　无监督的Hebb规则13.2.3　简单的识别网络13.2.4　instar规则13.2.5　简单回忆网络13.2.6　outstar规则13.3　小结13.4　例题13.5　结束语参考文献习题第14章竞争网络14.1目的14.2　理论和实例14.2.1　Hamming网络14.2.2　竞争层14.2.

6、3　生物学意义上的竞争层14.2.4　自组织特征图14.2.5　学习向量量化14.3　小结14.4　例题14.5　结束语参考文献习题第15章Grossberg网络15.1　目的15.2　理论和实例15.2.1　生物学的启发：视觉15.2.2　基本非线性模型15.2.3　两层竞争网络15.2.4　与Kohonen规则的关系15.3　小结15.4　例题15.5　结束语参考文献习题第16章自适应谐振理论16.1目的16.2　理论和实例16.2.1　自适应谐振概述16.2.2　第一层16.2.3　第二层16.2.4　调整子系统16.2.5　学习规则：L1-L216.2.6

7、　学习规则：L2-L116.2.7　ART1算法小结16.2.8　其他ART体系结构16.3　小结16.4　例题16.5　结束语参考文献习题第17章稳定性17.1　目的17.2　理论和实例17.2.1　递归网络17.2.2　稳定性概念17.2.3　Lyapunov稳定性定理17.2.4　单摆例子17.2.5　LaSalle不变性定理17.3　小结17.4　例题17.5　结束语参考文献习题第18章Hopfield网络18.1目的18.2　理论和实例18.2.1　Hopfield模型18.2.2　Lyapunov函数18.2.3　增益效应18.2.4　Hopfield

8、网络设计1