《人工神經網路理論、設計及套用第二版》系統地論述了人工神經網路的主要理論和設計基礎，給出了大量套用實例，旨在使讀者了解神經網路的發展背景和研究對象，理解和熟悉其基本原理和主要套用，掌握其結構模型和基本設計方法，為以後的深入研究和套用開發打下基礎。
基本介紹
- 書名：人工神經網路理論、設計及套用第二版
- 作者：韓力群
- ISBN：10位[7502595236]13位[9787502595234]
- 頁數：307
- 定價：￥29.80元
- 出版社：化學工業出版社
- 出版時間：2007-7-1
- 裝幀：平裝
- 開本：16
- 紙張：膠版紙
出版信息,內容提要,編輯推薦,目錄,
出版信息
作者：韓力群 編著
ISBN：10位[7502595236]13位[9787502595234]
出版日期：2007-7-1
定價：￥29.80元
內容提要
本書系統地論述了人工神經網路的主要理論和設計基礎，給出了大量套用實例，旨在使讀者了解神經網路的發展背景和研究對象，理解和熟悉其基本原理和主要套用，掌握其結構模型和基本設計方法，為以後的深入研究和套用開發打下基礎。
作者連續11年為電氣信息類專業研究生及本科高年級學生開設“人工神經網路理論與套用”課程，2002年在多次修改講義和多項科研成果基礎上形成本書的第一版。
本書第二版對原書約1/3的內容進行了更新，對保留內容進行了修改。取材注意內容的典型性和先進性，編排注意內容的邏輯性，闡述注重物理概念的清晰性，舉例與思考練習的安排注意了內容的實踐性，常用神經網路及算法的介紹著重於實用性。
編輯推薦
本書適合高等院校電氣信息類專業和經濟管理類專業的研究生、本科生以及科研人員閱讀。
目錄
1 緒論
1.1 人腦與計算機
1.1.1 人腦與計算機信息處理能力的比較
1.1.2 人腦與計算機信息處理機制的比較
1.1.3 什麼是人工神經網路
1.2 人工神經網路發展簡史
1.2.1 啟蒙時期
1.2.2 低潮時期
1.2.3 復興時期
1.2.4 新時期
1.2.5 國內研究概況
1.3 神經網路的基本特徵與功能
1.3.1 神經網路的基本特徵
1.3.2 神經網路的基本功能
1.4 神經網路的套用領域
1.4.1 信息處理領域
1.4.2 自動化領域
1.4.3 工程領域
1.4.4 經濟領域
1.4.5 醫學領域
本章小結
思考與練習
2 神經網路基礎知識
2.1 人工神經網路的生物學基礎
2.1.1 生物神經元的結構
2.1.2 生物神經元的信息處理機理
2.2 人工神經元模型
2.2.1 神經元的建模
2.2.2 神經元的數學模型
2.2.3 神經元的轉移函式
2.3 人工神經網路模型
2.3.1 網路拓撲結構類型
2.3.2 網路信息流向類型
2.4 神經網路學習
2.4.1 Hebb學習規則
2.4.2 Perceptron學習規則
2.4.3 δ學習規則
2.4.4 LMS學習規則
2.4.5 Correlation學習規則
2.4.6 Winner?Take?All學習規則
2.4.7 Outstar學習規則
本章小結
思考與練習
3監督學習神經網路
3.1 單層感知器
3.1.1 感知器模型
3.1.2 單節點感知器的功能分析
3.1.3 感知器的學習算法
3.1.4 感知器的局限性及解決途徑
3.2 基於誤差反傳的多層感知器——BP神經網路
3.2.1 BP網路模型
3.2.2 BP學習算法
3.2.3 BP算法的程式實現
3.2.4 BP網路的主要能力
3.2.5 誤差曲面與BP算法的局限性
3.3 BP算法的改進
3.3.1 增加動量項
3.3.2 自適應調節學習率
3.3.3 引入陡度因子
3.4 BP網路設計基礎
3.4.1 網路信息容量與訓練樣本數
3.4.2 訓練樣本集的準備
3.4.3 初始權值的設計
3.4.4 BP網路結構設計
3.4.5 網路訓練與測試
3.5 BP網路套用與設計實例
3.5.1 BP網路用於催化劑配方建模
3.5.2 BP網路用於汽車變速器最佳擋位判定
3.5.3 BP網路用於圖像壓縮編碼
3.5.4 BP網路用於水庫最佳化調度
3.5.5 BP網路用於證券預測
3.5.6 BP網路用於信用評價模型及預警
本章小結
思考與練習
4競爭學習神經網路
4.1 競爭學習的概念與原理
4.1.1 基本概念
……
5 組合學習神經網路
6 反饋神經網路
7 小腦模型神經網路
8 基於數學原理的神經網路
9 神經網路的系統設計與軟體實現
10 神經網路研究展望
附錄1 常用神經網路C語言源程式
附錄2 神經網路常用術語英漢對照
參考文獻
