神经网络权值直接确定法
图书信息
书 名: 神经网络权值直接确定法
作者：张雨浓，杨逸文，李巍
出版社：中山大学出版社
出版时间： 2010-10-1
ISBN: 9787306037473
开本： 16开
定价: 38.00 元
内容简介人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks，ANN)是模拟生物神经系统的组织结构、处理方式和系统功能的简化人工系统；是一门涉及面广、综合性强、有半个多世纪研究历史的跨领域交叉学科，涉及自动化、电子工程、计算机科学、数学、统计学、神经生物学、心理思维科学等众多相关学科；由于其并行计算、分布式存储、高度容错、非线性自适应处理能力等显著特点，在模式识别、智能控制、组合优化、系统辨识与预测以及智能信息处理等领域都得到广泛的成功应用。20世纪80年代中期以来，人工神经网络(简称“神经网络”)研究不断地涌现出新的热潮，我国学术界也开始更深入地关注和引领该领域的研究与发展。近20年来，神经网络的理论研究和实际应用在许多领域取得了显著的进展，在国内外都进入了一个蓬勃发展的好时期。
在神经网络理论日渐成熟，它的应用逐渐扩大和深入的形势下，如何把握神经网络新的研究方向，向读者以及广大神经网络研究者介绍神经网络系统理论的最新发展，成为神经网络教科工作者面临的一大挑战。本书系统化地阐述了笔者在人工神经网络方面的最新研究成果，既给读者提供了神经网络研究中的新方向、新思路、新视角，又给出了一个相对全面的介绍，可供相关领域研究人员、教师、学生参考。
目录第1章人工神经网络概述
1.1神经网络的基本概念
1.1.1什么是人工神经网络
1.1.2人工神经网络的生物学基础
1.1.3人工神经元模型
1.1.4人工神经网络模型
1.1.5神经网络学习算法
1.2神经网络发展简史
1.3神经网络应用
1.3.1模式识别
1.3.2自动控制
1.3.3信号处理
1.3.4人工智能
参考文献
第2章传统神经网络及学习算法
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试读章节第1章人工神经网络概述
人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN，以下如无特别指出，则简称“神经网络”，NN)是模拟生物神经系统的组织结构、处理方式和系统功能的简化系统；是人工智能的一个分支，是一门始于20世纪40年代的新兴交叉学科，涉及数学、电子与控制、计算机科学、脑科学、神经生理学、认知科学、非线性动力学等众多学科领域。众所周知，人类大脑是思维活动的物质基础，而思维是人类智能的集中体现。长期以来，人们试图了解人脑的工作机理从而模仿人脑的功能。人工神经网络就是这样一类由大量处理单元(神经元)广泛互连而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，试图反映人脑的基本特性。自1943年第一个神经元模型——M—P(McCulloch—Pitts)模型被提出以来，人工神经网络研究经历了曲折的发展过程，迄今已建立了数十种甚至更多的网络模型，并以其特有的并行处理、分布式存储、自适应自组织自学习和高度容错能力而受到广泛关注，是近年来的热点研究领域之一，其应用范围更是涉及前述的计算机科学与技术、信息与通信工程、电气工程、人工智能、模式识别和控制工程等诸多学科和领域。
1.1神经网络的基本概念
本章下文将介绍人工神经网络的基本概念，以期读者有个轮廓性的了解，也为以后各章的具体讨论奠定相关的背景知识和基础。
1.1.1什么是人工神经网络
人脑是生物进化的最高产物，是人类智能、思维和情绪等高级精神活动的物质基础。现代科学的发展使得人类有条件对大脑的神经网络进行分析和研究，从而揭示人脑的工作机理，了解神经系统的工作本质。依据脑科学和神经生理.学，我们可以得到如下共识：神经元是布满在人类大脑皮层上的神经细胞，神经元之间彼此广泛互连从而形成生物神经网络；人脑神经网络以生物神经元为基本处理单元，对信息进行分布式存储与加工；构成神经系统的神经元采用群体协同的工作方式，从而使得人脑呈现出了神奇的智能。
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