人工神经网络原理及应用[电子资源.图书]

目录
第1章 人工神经网络的基础知识
1．1 人工神经网络发展的历史及现状
1．1．1 人工神经网络研究阶段的划分
1．1．2 人工神经网络国内外研究状况
1．1．3 神经网络的发展展望
1．2 人工神经网络的基本模型及其功能
1．2．1 人工神经元的模型
1．2．2 人工神经网络的特性
1．2．3 人工神经网络的基本功能
1．2．4 人工神经网络的应用领域
1．3 人工神经网络的基本要素
1．3．1 神经元功能函数
1．3．2 神经元之间的连接形式
1．3．3 人工神经网络的学习(训练)
1．4 本章小结
1．5 思考题
1．6 参考文献
第2章 BP误差反传神经网络
2．1 BP神经网络模型及其学习算法
2．1．1 BP网络结构
2．1．2 BP网络学习算法
2．2 BP神经网络设计的一般原则
2．2．1 BP网络参数设计
2．2．2 BP网络结构参数设计
2．3 BP神经网络的应用
2．3．1 BP神经网络在模拟电路故障诊断中应用
2．3．2 BP神经网络在多传感器信息融合故障诊断中应用
2．3．3 BP神经网络在工业生产中的应用——基于人工神经网络的热轧带钢热流密度预测
2．3．4 BP神经网络在工程建设安全管理中的应用——基于人工神经网络的工程建设安全管理效果评价
2．4 本章小结
2．5 思考题
2．6 参考文献
第3章 Hopfield反馈神经网络
3．1 离散型Hopfield神经网络
3．1．1 DHNN结构与工作方式
3．1．2 网络的稳定性与吸引子
3．1．3 DHNN的设计原则
3．2 连续型Hopfield神经网络
3．3 Hopfield神经网络的应用
3．3．1 Hopfield神经网络在A/D转换器上的应用
3．3．2 Hopfield神经网络在字符识别上的应用
3．4 本章小结
3．5 思考题
3．6 参考文献
第4章 BAM双向联想记忆神经网络
4．1 BAM结构、算法及稳定性
4．1．1 BAM结构及工作原理
4．1．2 BAM权矩阵设计及稳定性分析
4．2 BAM神经网络的应用
4．2．1 基于BAM神经网络的推理方法
4．2．2 基于BAM网络的控制系统故障诊断
4．3 本章小结
4．4 思考题
4．5 参考文献
第5章 CMAC小脑神经网络
5．1 CMAC结构及工作原理
5．1．1 CMAC结构
5．1．2 CMAC工作原理
5．2 CMAC改进学习算法
5．2．1 模糊CMAC神经网络算法
5．2．2 基于信度分配的平衡学习CMAC神经网络算法
5．2．3 基于信度分配的模糊CMAC神经网络学习算法
5．3 CMAC神经网络的应用——基于CMAC的电液负载模拟器自学习控制
5．4 本章小结
5．5 思考题
5．6 参考文献
第6章 RBF径向基函数神经网络
6．1 RBF结构及工作原理
6．2 RBF学习算法
6．2．1 RBF网络的常规学习算法
6．2．2 相关问题
6．3 改进的RBF学习算法
6．3．1 IRBF神经网络分析
6．3．2 基于免疫算法的IRBF神经网络设计
6．4 径向基函数神经网络RBF的应用——利用RBF神经网络实现热工过程的在线辨识
6．5 本章小结
6．6 思考题
6．7 参考文献
第7章 SOM自组织特征映射神经网络
7．1 竞争学习算法基础
7．1．1 自组织神经网络结构
7．1．2 自组织神经网络的原理
7．2 SOM神经网络模型与算法
7．3 SOM神经网络的应用
7．3．1 SOM网络应用于字符排序
7．3．2 SOM网络在复合材料损伤监测中的应用
7．3．3 SOM网络在电路故障诊断中应用
7．4 本章小结
7．5 思考题
7．6 参考文献
第8章 CPN对偶传播神经网络
8．1 CPN神经网络简介
8．2 CPN神经网络结构及原理
8．2．1 CPN网络结构
8．2．2 简单CPN网络运行原理
8．2．3 改进的CPN网络运行原理
8．3 CPN神经网络的应用——CPN网络在集成电路故障模式识别中的应用
8．3．1 电路故障诊断的CPN神经网络信息融合方法
8．3．2 基于CPN神经网络信息融合的光电雷达电路故障识别
8．4 本章小结
8．5 思考题
8．6 参考文献
第9章 ART自适应谐振理论
9．1 ARTI型神经网络结构及算法
9．1．1 ART1型网络结构
9．1．2 ART1型网络工作原理
9．2 ART2型神经网络结构及算法
9．2．1 ART2型网络结构
9．2．2 ART2型神经网络的数学模型与学习算法
9．2．3 ART综合系统
9．3 ART神经网络的应用
9．3．1 ART神经网络在图像识别中应用
9．3．2 ART神经网络在故障诊断中应用
9．4 本章小结
9．5 思考题
9．6 参考文献
第10章 量子神经网络
10．1 量子神经网络的发展
10．2 量子神经网络模型
10．2．1 多层激励函数的量子神经网络
10．2．2 Qubit神经元模型
10．2．3 多宇宙的量子神经网络模型
10．2．4 其他模型研究
10．2．5 量子神经网络的发展
10．3 量子神经网络的应用
10．3．1 基于量子双缝干涉实验的神经网络模型
10．3．2 多层激励函数的量子神经网络模型及其在故障诊断中的应用
10．4 本章小结
10．5 思考题
10．6 参考文献