人工神经元网络原理与应用(第二版)
作者：王旭等编著
ISBN：10位［7811024519］13位［9787811024517］
出版社：东北大学出版社
出版日期：2007-8-1
定价：￥20.00元
内容提要本书以通俗易懂的方式讲述了人工神经元网络的基本原理、设计和计算机方法。全书共分十二章。第一章介绍了工人神经元网络的发展历史和它的主要特点，第二章和第三章介绍了生物神经元网络和人工神经元网络的基本原理，第四章至第十章讲述了几种主要的人工神经元网络的原理和具体计算方法，第十章介绍了人工神经元网络在自动控制系统中的应用，第十章介绍了人工神经元网络在自动控制系统中的应用，最后一章介绍了编程实例，全书配有习题。
本书可作为自动控制、计算机应用、通信工程等有关专业大学本科生及研究生的教材，也可供相关领域的工程技术人员和研究人员自学和参考。
目录第一章绪论
1.1为什么要用人工神经元网络
1.2人工神经元网络的发展
1.3人工神经元网络是怎样工作的
习题
第二章生物神经元网络的基本原理
2.1生物神经元
2.2生物神经元网络的结构
习题
第三章人工神经元网络的基本原理
3.1人工神经元
3.2人工神经元网络模型
3.3神经元网络的学习过程
3.4神经元网络的学习规则
3.5神经元网络的工作过程
习题
第四章感知机模型网络
4.1感知机网络的结构
4.2感知机网络的学习规划
4.3感知机网络的局限性
习题
第五章多层网络的误差逆传播校正方法
5.1误差逆传播校正方法
5.2BP网络的学习规划与计算方法
5.3BP网络的应用举例
5.4BP网络的改进方案
习题
第六章Hopfield神经元网络
6.1Hopfield网络的基本结构
6.2Hopfield网络的能量函数与运行规则
6.3联想记忆
6.4Hopfield网络连接权的设计方法
6.5Hopfield网络的弱点
6.6连续型Hopfield神经网络
6.7Hopfield网络的应用
习题
第七章随机型神经元网络
7.1模拟退火算法
7.2波尔茨曼机模型及其工作规划
7.3波尔茨曼机模型网络的学习规则
习题
第八章竞争型神经元网络
8.1竞争型神经元网络的基本结构及其学习方法
8.2抑制竞争型神经元网络及其学习规则
8.3自适应共振理论神经网络
习题
第九章自组织特征映射神经元网络
9.1SOFM网络结构及学习工作规则
9.2SOFM网络的应用
习题
第十章对向传播神经元网络
10.1CP网络的结构及学习工作规则
10.2CP网络的改进与完善
习题
第十一章神经元网络控制简介
11.1神经元网络控制的基本原理
11.2几种典型的神经元网络控制系统的结构
习题
第十二章人工神经元网络编程实例
12.1感知机模型神经元网络编程
12.2BP神经元网络编程
12.3ART1型神经元网络编程
参考文献