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第一章 绪论1

1.1 为什么要用人工神经元网络1

1.2 人工神经元网络的发展3

1.3 人工神经元网络是怎样工作的4

习题12

第二章 生物神经元网络的基本原理13

2.1 生物神经元13

2.2 生物神经元网络的结构15

习题18

第三章 人工神经元网络的基本原理19

3.1 人工神经元19

3.2 人工神经元网络模型22

3.3 神经元网络的学习过程28

3.4 神经元网络的学习规则30

3.5 神经元网络的工作过程37

习题38

第四章 感知机模型网络43

4.1 感知机网络的结构43

4.2 感知机网络的学习规则43

4.3 感知机网络的局限性47

习题49

第五章 多层网络的误差逆传播校正方法51

5.1 误差逆传播校正方法51

5.2 BP网络的学习规则与计算方法54

5.3 BP网络的应用举例59

5.4 BP网络的改进方案63

习题65

第六章 Hopfield神经元网络69

6.1 Hopfield网络的基本结构69

6.2 Hopfield网络的能量函数与运行规则71

6.3 联想记忆74

6.4 Hopfield网络连接权的设计方法75

6.5 Hopfield网络的弱点78

6.6 连续型Hopfield神经网络79

6.7 Hopfield网络的应用82

习题86

第七章 随机型神经元网络93

7.1 模拟退火算法93

7.2 波尔茨曼机模型及其工作规则95

7.3 波尔茨曼机模型网络的学习规则98

习题103

第八章 竞争型神经元网络104

8.1 竞争型神经元网络的基本结构及其学习方法104

8.2 抑制竞争型神经元网络及其学习规则107

8.3 自适应共振理论神经网络109

习题114

第九章 自组织特征映射神经元网络116

9.1 SOFM网络结构及学习工作规则116

9.2 SOFM网络的应用120

习题122

第十章 对向传播神经元网络124

10.1 CP网络的结构及学习工作规则124

10.2 CP网络的改进与完善126

习题128

第十一章 神经元网络控制简介130

11.1 神经元网络控制的基本原理130

11.2 几种典型的神经元网络控制系统的结构131

习题133

第十二章 人工神经元网络编程实例135

12.1 感知机模型神经元网络编程135

12.2 BP神经元网络编程139

12.3 ART1型神经元网络编程146

参考文献150