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简介
本书系统地介绍了人工神经网络典型模型的原理、算法，并对遗传算法的基本原理也作了简单介绍。全
书共分九章，内容包括：概述、人工神经网络基本模型、BP网络(误差反向传播算法)、Hopfield网络模型、Boltz-mann机、自组织神经网络模型、联想记忆模型、CMAC模型、遗传算法原理。为了方便读者在运用神经网络方法求解实际问题时的需要，在书中的附录中分别给出了：人工神经网络研究中的一些常用数学方法、用C语
言编写的一些神经网络模型和遗传算法的源程序，供读者参考。
人工神经网络方法已在许多领域获得成功运用。本书是为以应用为主要目的的各专业研究生和高年级本科生编写的教材，也可供从事人工智能、信息处理研究和应用的科技人员学习参考。
目录
第1章 概述
1．1 人工神经网络研究与发展
1．2 生物神经元
1．3 人工神经网络的构成
1．4 人工神经网络(1943-1992)的主要研究工作
第2章 人工神经网络基本模型
2．1 mp模型
2．2 感知器模型
2．3 自适应线性神经元
第3章 ebp网络(反向传播算法)
3．1 含隐层的前馈网络的学习规则
3．2 sigmoid激发函数下的bp算法
3．3 bp网络的训练与测试
3．4 bp算法的改进
3．5 多层网络bp算法的程序设计
第4章 hopfield网络模型
4．1 离散型hopfield神经网络
.4．2 连续型hopfield神经网络
4．3 旅行商问题(tsp)的hnn求解
第5章 随机型神经网络
5．1 模拟退火算法
5．2 boltzmann机
5．3 gaussian机
第6章 自组织神经网络
6．1 竞争型学习
6．2 自适应共振理论(art)模型
6．3 自组织特征映射(som)模型
6．4 cpn模型
第7章 联想记忆神经网络
7．1 联想记忆基本特点
7．2 线性联想记忆(lam)模型
7．3 双向联想记忆bam模型
7．4 时间联想记忆tam模型
第8章 cmac模型
8．1 cmac模型
8．2 cmac映射算法
8．3 cmac的输出计算
8．4 cmac控制器模型
第9章 遗传算法原理
9．1 概述
9．2 遗传算法的工作原理
9．3 遗传算法的实现步骤
9．4 遗传算法示范程序
附录a 人工神经网络研究中的若干数学方法
附录b 多层前向网络bp算法源程序
附录c hopfield网络模型源程序
附录d hopfield模型联想记忆源程序
附录e hopfield模型求解tsp源程序
附录f boltzmann机模型源程序
附录g 遗传算法程序
参考文献
1．1 人工神经网络研究与发展
1．2 生物神经元
1．3 人工神经网络的构成
1．4 人工神经网络(1943-1992)的主要研究工作
第2章 人工神经网络基本模型
2．1 mp模型
2．2 感知器模型
2．3 自适应线性神经元
第3章 ebp网络(反向传播算法)
3．1 含隐层的前馈网络的学习规则
3．2 sigmoid激发函数下的bp算法
3．3 bp网络的训练与测试
3．4 bp算法的改进
3．5 多层网络bp算法的程序设计
第4章 hopfield网络模型
4．1 离散型hopfield神经网络
.4．2 连续型hopfield神经网络
4．3 旅行商问题(tsp)的hnn求解
第5章 随机型神经网络
5．1 模拟退火算法
5．2 boltzmann机
5．3 gaussian机
第6章 自组织神经网络
6．1 竞争型学习
6．2 自适应共振理论(art)模型
6．3 自组织特征映射(som)模型
6．4 cpn模型
第7章 联想记忆神经网络
7．1 联想记忆基本特点
7．2 线性联想记忆(lam)模型
7．3 双向联想记忆bam模型
7．4 时间联想记忆tam模型
第8章 cmac模型
8．1 cmac模型
8．2 cmac映射算法
8．3 cmac的输出计算
8．4 cmac控制器模型
第9章 遗传算法原理
9．1 概述
9．2 遗传算法的工作原理
9．3 遗传算法的实现步骤
9．4 遗传算法示范程序
附录a 人工神经网络研究中的若干数学方法
附录b 多层前向网络bp算法源程序
附录c hopfield网络模型源程序
附录d hopfield模型联想记忆源程序
附录e hopfield模型求解tsp源程序
附录f boltzmann机模型源程序
附录g 遗传算法程序
参考文献
人工神经网络实用教程[电子资源.图书]
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