神经网络:理论、技术、方法及应用出版时间:2013年版丛编项: 高等学校教材内容简介 《高等学校教材·神经网络:理论技术方法及应用》主要对目前神经网络领域的理论、主流的技术方法和开发应用进行了系统的归纳和阐述。全书共分9章,分别介绍了绪论、神经网络基本模型、神经网络学习理论、前馈型神经网络、反馈神经网络、模糊神经网络、脉冲耦合神经网络、智能算法和神经网络集成。《高等学校教材·神经网络:理论技术方法及应用》可作为计算机科学与技术、自动控制、信号与信息处理等专业本科生和研究生教材,也可作为相关工程技术及研发人员的参考书。目录第1章 绪论1.1 人工神经网络发展1.2 人工神经网络发展及应用1.3 生物学的启示复习思考题第2章 神经网络基本模型2.1 神经网络2.2 人工神经元模型及表示方法2.3 网络结构复习思考题第3章 神经网络学习理论3.1 神经网络的知识表示3.2 神经网络的学习理论复习思考题第4章 前馈型神经网络4.1 线性阈值单元组成的前馈网络4.2 非线形变换单元组成的前馈网络4.3 径向基函数神经网络4.4 应用举例复习思考题第5章 反馈神经网络5.1 离散的Hopfield神经网络5.2 联想记忆5.3 连续型Hopfield神经网络5.4 A/D转换网络5.5 Hopfield神经网络用于求解组合优化问题5.6 应用举例复习思考题第6章 模糊神经网络6.1 模糊神经网络理论6.2 应用神经网络构造模糊控制系统6.3 应用案例6.4 模糊神经网络求解列车运行安全模糊控制问题复习思考题第7章 脉冲耦合神经网络7.1 视觉系统及其模型7.2 脉冲耦合神经网络基本模型7.3 脉冲耦合神经网络的理论基础7.4 脉冲耦合神经网络的应用复习思考题第8章 智能算法8.1 禁忌搜索算法8.2 模拟退火算法8.3 遗传算法复习思考题第9章 神经网络集成9.1 神经网络集成的基本原理9.2 集成方法9.3 集成结论的生成9.4 个体的生成9.5 研究发展方向复习思考题参考文献 上一篇: 面向复杂系统的群集智能 下一篇: 数控技术专业课程标准与教学设计