《神經網路及其在化學中的套用》是2000年中國科學技術大學出版社出版的圖書，作者是潘忠孝陳玲然。本書是作為課本而編寫的，因此，我們首先介紹神經網路的概念。最終將使你懂得採用商品化神經網路包，或是採用自編的程式去解決你的問題。
基本介紹
- 書名：神經網路及其在化學中的套用
- 作者：潘忠孝 陳玲然
- ISBN：7-312-01107-1
- 類別：綜合化學化工
- 定價：25.00 元
- 出版社：中國科學技術大學出版社
- 出版時間：2000年05月
- 開本：16 開
簡介,目錄,
簡介
本書的第一篇介紹神經元、傳遞函式和“偏置”等的概念，與傳統的線性學習機做了比較，然後，描述神經元與層的連線以及神經元層之間的連線等。第二篇討論了單元層神經元網路。先闡述Hopfield網路和ABAM（自適應雙向聯想記憶），然後，更詳細地闡述Kohonen網路。Kohonen學習是神經網路提供的一種最重要的無監督（或是自組織）學習方式，由進行訓練流程的樣本標誌所生成的最有價值的結果。
在第三篇中，討論了多層網路以及在這些網路中的學習，介紹了目標的對傳和誤差反向傳播的學習方案。對傳網路由兩層構成：上面層執行Kohonen學習，輸出層執行對目標加權的修正，這些目標從網路的反向部分一端（即從輸出端）輸入到網路中。誤差反向傳播是套用最廣泛的神經網路學習方法。現在，全部套用的90%是用誤差反向傳播學習來進行的至少在化學界情況是這樣。因此，這一方法將作更詳細地討論。
目錄
第一篇 基本概念
第一章 說明
第二章 神經元
第三章 聯接神經元成網路
第二篇 單層網路
第四章 Hopfield網路
第五章 自適應雙向聯想記憶（ABAM）
第六章 Kohonen網路
第三篇 多層網路
第七章 對傳網路
第八章 誤差反向傳播算法
第四篇 套用
第九章 化學套用的總體評論
第十章 橄欖油多組分分析數據的聚類
第十一章 化學鍵的反應性
第十二章 酒分析的HPLC最佳化
第十三章 定量構效關係
第十四章 親電芳香族取代反應
第十五章 塗料製法的模型化和最最佳化
第十六章 故障檢測和過程控制
第十七章 蛋白質的二級結構
第十八章 紅外譜－結構相關
第十九章 分子靜電勢的非線性投影
第二十章 神經網路化學套用展望
