第0章课程介绍

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1、人工神经网络ArtificialNeuralNetworks何东健信息工程学院联系电话：87091197Email：hdj168@nwsuaf.edu.cnhdj87091197@yahoo.com.cn办公地点：中心实验楼一层南有关本课程的说明1、性质、任务人工神经网络是计算机应用技术硕士研究生的必修课，主要学习人工神经网络的基本概念、基本理论、各种人工神经网络模型和人工神经网络的实际应用。内容包括人工神经网络的基本结构、感知器、自适应线形元件、反向传播网络、反馈网络、自组织竞争人工神经网络和面向M

2、ATLAB工具箱的神经网络应用。使学生掌握应用人工神经网络理论和方法，解决智能化检测与控制中各种问题的能力。2、教材书名：《人工神经网络教程》出版社：邮电大学出版社出版日期：2006年12月定价：36.0元作者：韩力群3、主要参考书目1、PhilipD.Wasserman，NeuralComputing:TheoryandPractice，VanNostrandReinhold，19892、胡守仁、余少波、戴葵，神经网络导论，国防科技大学出版社，1993年10月3、杨行峻、郑君里，人工神经网络，高等教

3、育出版社，1992年9月4、闻新、周露、王丹力、熊晓英，MATLAB神经网络应用设计，科学出版社，2001.5.4、课程目的和基本要求作为人工神经网络的入门课程，用于将学生引入人工神经网络及其应用的研究领域。介绍人工神经网络及其基本网络模型，使学生了解智能系统描述的基本模型掌握人工神经网络的基本概念、单层网、多层网、循环网等各种基本网络模型的结构、特点、典型训练算法、运行方式、典型问题掌握软件实现方法。了解人工神经网络的有关研究思想，从中学习开拓者们的部分问题求解方法。通过实验进一步体会有关模型的用法

4、和性能，获取一些初步的经验。查阅参考文献，将所学的知识与自己未来研究课题（包括研究生论文阶段的研究课题）相结合起来，达到既丰富学习内容，又有一定的研究和应用的目的。5、学时分配总学时为40学时，其中课堂讲授26学时，实习14学时。第一章绪论人工神经网络概述人工神经网络发展简史人工神经网络基本特点与功能人工神经网络的应用领域。主要内容第二章人工神经网络建模基础脑的生物神经网络模型生物神经网络基础人工神经元模型人工神经网络模型神经网络学习的概念。主要内容第三章感知器神经网络单层感知器多层感知器自适应线性单

5、元误差反传算法BP算法的改进基于BP算法的多层感知器设计基础基于BP算法的多层感知器应用与设计实例。主要内容第四章自组织竞争网络竞争网络的概念与原理自组织特征映射神经网络学习向量量化神经网络对传神经网络自适应共振理论主要内容主要内容第五章径向基函数网络基于RBF的函数逼近与内插正规化理论与正则化RBF网络模式可分观点与广义RBF网络RBF网络常用算法，RBF与多层感知器的比较RBF网络设计与应用实例主要内容第六章反馈神经网络离散Hopfield神经网络连续Hopfield神经网络Hopfield神经网

6、络应用与设计双向联想记忆神经网络随机神经网络主要内容第七章小脑模型随机网络（自学）CMAC网络结构CMAC网络工作原理CMAC网络学习方法CMAC网络应用主要内容第八章支持向量机支持向量机的基本思想非线性支持向量机支持向量机学习算法支持向量机设计应用实例主要内容第九章遗传算法与神经网络进化遗传算法原理与特点遗传算法操作与模式理论遗传算法的实现与改进遗传算法在神经网络设计中的应用遗传算法用于神经网络的结构优化主要内容第十章神经网络系统设计与软硬件实现（自学）神经网络系统总体设计神经网络系统软件实现神经网

7、络的高级开发环境神经网络的硬件实现