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內容簡介

　　本書系統(tǒng)地介紹了人工神經網絡典型模型的原理、算法，并對遺傳算法的基本原理也作了簡單介紹。全書共分九章，內容包括：概述、人工神經網絡基本模型、BP網絡（誤差反向傳播算法）、Hopfield網絡模型、Boltz-mann機、自組織神經網絡模型、聯想記憶模型、CMAC模型、遺傳算法原理。為了方便讀者在運用神經網絡方法求解實際問題時的需要，在書中的附錄中分別給出了：人工神經網絡研究中的一些常用數學方法、用C語言編寫的一些神經網絡模型和遺傳算法的源程序，供讀者參考。人工神經網絡方法已在許多領域獲得成功運用。本書是為以應用為主要目的的各專業(yè)研究生和高年級本科生編寫的教材，也可供從事人工智能、信息處理研究和應用的科技人員學習參考。

作者簡介

暫缺《人工神經網絡實用教程》作者簡介

圖書目錄

第1章  概述
1. 1  人工神經網絡研究與發(fā)展
1. 2  生物神經元
1. 3  人工神經網絡的構成
1. 4  人工神經網絡(1943-1992)的主要研究工作

第2章  人工神經網絡基本模型
2. 1  MP模型
2. 2  感知器模型
2. 3  自適應線性神經元

第3章  EBP網絡(反向傳播算法)
3. 1  含隱層的前饋網絡的學習規(guī)則
3. 2  Sigmoid激發(fā)函數下的BP算法
3. 3  BP網絡的訓練與測試
3. 4  BP算法的改進
3. 5  多層網絡BP算法的程序設計

第4章  Hopfield網絡模型
4. 1  離散型Hopfield神經網絡
4. 2  連續(xù)型Hopfield神經網絡
4. 3  旅行商問題(TSP)的HNN求解

第5章  隨機型神經網絡
5. 1  模擬退火算法
5. 2  Boltzmann機
5. 3  Gaussian機

第6章  自組織神經網絡
6. 1  競爭型學習
6. 2  自適應共振理論(ART)模型
6. 3  自組織特征映射(SOM)模型
6. 4  CPN模型

第7章  聯想記憶神經網絡
7. 1  聯想記憶基本特點
7. 2  線性聯想記憶(LAM)模型
7. 3  雙向聯想記憶BAM模型
7. 4  時間聯想記憶TAM模型

第8章  CMAC模型
8. 1  CMAC模型
8. 2  CMAC映射算法
8. 3  CMAC的輸出計算
8. 4  CMAC控制器模型

第9章  遺傳算法原理
9. 1  概述
9. 2  遺傳算法的工作原理
9. 3  遺傳算法的實現步驟
9. 4  遺傳算法示范程序

附錄A  人工神經網絡研究中的若干數學方法
附錄B  多層前向網絡BP算法源程序
附錄C  Hopfield網絡模型源程序
附錄D  Hopfield模型聯想記憶源程序
附錄E  Hopfield模型求解TSP源程序
附錄F  Boltzmann機模型源程序
附錄G  遺傳算法程序
參考文獻