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人工神经网络基础 版权信息
- ISBN：9787811332063
- 条形码：9787811332063 ; 978-7-81133-206-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工神经网络基础 本书特色
本书是为信号与信息处理、模式识别与智能系统等学科的本科高年级学生和硕士生编写的教材，也是相关专业技术人员自学人工神经网络的入门参考书。 全书共分7个章节，以信号与信息处理、模式识别与智能系统等学科为背景，对人工神经网络的基础知识作了介绍，具体包括前向多层网络、Hopfield网络、波尔兹曼机（BM）网络简介、自组织特征映射网络（SOFM）、ART网络等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。
人工神经网络基础 内容简介
本书以信号与信息处理、模式识别与智能系统等学科为背景，介绍
本书内容深入浅出，语言通俗易懂。在每章*后，结合本章的关键问题给出了思考与讨论题目，以引起读者对这些问题更多地关注或者在教学环节中进行讨论。
本书可作为本科高年级学生和硕士生教材，也可供相关专业技术人员自学参考。
人工神经网络基础 目录
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 生物神经元和生物神经网络简介
1.3 人工神经元和人工神经网络人工神经网络的基础知识。为了更好地学习人工神经网络的需要，在不同章节较多而通俗地插入介绍了生物神经系统的结构和功能特点以及人类认知心理学等方面的有用知识。对BP型前向多层网络、Hopfield网络、波尔兹曼机概率型网络、自组织特征映射网络和自适应谐（ART）网络等基本类型的人工神经网络进行了较为详细的和基础性的介绍。
思考与讨论
参考文献
第2章 前向多层网络
2.1 人工神经网络入门：单个神经元分类识别器
2.2 感知机：历史和概念
2.3 前向多层网络误差反向传递算法：BP网络
2.4 BP网络及有教师学习的概念模型
2.5 BP网络应用举例
2.6 径向基函数网络
思考与讨论
参考文献
第3章 Hopfield网络
3.1 引言
3.2 网络模型
3.3 Hopfield网络的联想记忆功能
3.4 Hopfield网络的*优化处理和计算功能
思考与讨论
参考文献
第4章 波尔兹曼机（BM）网络简介
4.1 概述
4.2 波尔兹曼机的基本原理
4.3 波尔兹曼机的实验应用举例
4.4 波尔兹曼机小结
思考与讨论
参考文献
第5章 自组织特征映射网络（SOFM）
5.1 引言
5.2 自组织特征提取的算法及其数学证明
5.3 竞争学习和自稳定学习
5.4 Kohonen网络：具有确定侧反馈的多神经元SOFM网络
5.5 SOFM网络应用举例：Kohonen神经网络语音打字机
思考与讨论
参考文献
第6章 ART网络
6.1 引言
6.2 ART-1网络
6.3 ART-2网络
6.4 ART-3网络简介
6.5 结语
思考与讨论
参考文献
第7章 人工神经网络的软件实践和仿真
7.1 引言
7.2 利用参数和函数进行网络设计和仿真示例
7.3 MATLAB的GUI设计与分析
7.4 人工神经网络的Simulink仿真
参考文献
1.1 引言
1.2 生物神经元和生物神经网络简介
1.3 人工神经元和人工神经网络人工神经网络的基础知识。为了更好地学习人工神经网络的需要，在不同章节较多而通俗地插入介绍了生物神经系统的结构和功能特点以及人类认知心理学等方面的有用知识。对BP型前向多层网络、Hopfield网络、波尔兹曼机概率型网络、自组织特征映射网络和自适应谐（ART）网络等基本类型的人工神经网络进行了较为详细的和基础性的介绍。
思考与讨论
参考文献
第2章 前向多层网络
2.1 人工神经网络入门：单个神经元分类识别器
2.2 感知机：历史和概念
2.3 前向多层网络误差反向传递算法：BP网络
2.4 BP网络及有教师学习的概念模型
2.5 BP网络应用举例
2.6 径向基函数网络
思考与讨论
参考文献
第3章 Hopfield网络
3.1 引言
3.2 网络模型
3.3 Hopfield网络的联想记忆功能
3.4 Hopfield网络的*优化处理和计算功能
思考与讨论
参考文献
第4章 波尔兹曼机（BM）网络简介
4.1 概述
4.2 波尔兹曼机的基本原理
4.3 波尔兹曼机的实验应用举例
4.4 波尔兹曼机小结
思考与讨论
参考文献
第5章 自组织特征映射网络（SOFM）
5.1 引言
5.2 自组织特征提取的算法及其数学证明
5.3 竞争学习和自稳定学习
5.4 Kohonen网络：具有确定侧反馈的多神经元SOFM网络
5.5 SOFM网络应用举例：Kohonen神经网络语音打字机
思考与讨论
参考文献
第6章 ART网络
6.1 引言
6.2 ART-1网络
6.3 ART-2网络
6.4 ART-3网络简介
6.5 结语
思考与讨论
参考文献
第7章 人工神经网络的软件实践和仿真
7.1 引言
7.2 利用参数和函数进行网络设计和仿真示例
7.3 MATLAB的GUI设计与分析
7.4 人工神经网络的Simulink仿真
参考文献
展开全部
人工神经网络基础 节选
第1章 绪论
1.1 引言
在人类几千年的文明发展史中，人们始终在探索生物特别是人类自身高级智能能力和行为的奥秘。多少年来，人们从哲学、认知科学、生物学、生物物理和生物化学、医学、社会科学、数学、信息与计算科学等领域进行广泛的探索和研究。在这个过程中逐步形成了一门具有广泛学科交叉特点的边缘学科——“神经网络”（Neural Network，NN）。在“NN”这个关键词下打开的文献目录浩如烟海。随着生产力发展水平的提高和观察实验手段的进步，l9世纪以来，人们在这个技术领域的各个方面都取得了巨大的进步。但是由于生物神经系统，特别是人脑结构和运行机理无比的复杂性，应该说到目前为止，人们对生物神经活动的认识，尤其是对人脑活动的深层次机理和规律的认识还只能说是相当粗浅的。
尽管如此，大约1875年以来，意大利组织学教授C Colgi使用神经组织选择性镀银技术，成功地在显微镜下显示出完整的神经细胞及其枝状突起，从而使人们认识到大脑及整个神经系统是由神经细胞组成的，并首次创立了“Neuron”（神经元）这个单词；而西班牙著名神经解剖学家S R Cajal用毕生精力研究了多种动物的神经系统结构，不但进一步肯定了构成神经系统的基本单元是神经细胞，而且证明了每一个神经细胞都有明确的边界，其所有的外边突起（树突和轴突）都有游离的末端。从而为神经生理学奠定了坚实的形态学基础，并使而后的众多神经生理学研究者能够转向神经系统和神经元功能特性研究。从另外的角度来看，既然无比复杂神秘的大脑也只不过是由大量脑细胞以某种方式连接在一起的生物结构体，可能从那时代开始，就已萌发了“仿制”这些细胞，构造人工大脑的想法。后来人们进一步研究发现，这也许是完全可能的。因为脑细胞的数量虽然极为庞大，大约有1011～1012个，与银河系星体的数量一样多，但是却只有非常少量的几种类型，而不同类型的神经细胞只是在大小、若干外部结构方面等有所差异，其运行机理的外在表征是基本相同的，就像少量几种砖头瓦块，可以建成摩天大楼是一样的道理：于是在“神经网络”学科下形成了一个新的分支学科——“人工神经网络”（Artificial Neural Network，ANN）。它力图构建“人造”的生物神经细胞（即神经元）和神经网络，在不同程度和不同层次上实现人脑神经系统在信息处理、学习、记忆、知识的存储和检索方面的功能。
……
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