人工神经网络原理与实践 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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内容简介

　　《人工神经网络原理与实践》精选了人工神经网络的经典内容，主要阐述人工神经网络的一般原理和基本思想，并在此基础上突出了人工神经网络在自动控制和模式识别中的应用。《人工神经网络原理与实践》共十二章，*一和第二章主要介绍了人工神经网络与人工智能的关系、人工神经网络研究的基本情况与人工神经网络的基本原理等内容；第三至九章分别介绍了感知器、BP神经网络、径向基神经网络、反馈式神经网络、自组织竞争神经网络、CMAC网络与模糊神经网络等内容；第十章讨论了神经网络的优化；第十一章介绍了智能领域的研究热点——深度神经网络；第十二章简要介绍了神经网络在自动控制中的应用。
　　《人工神经网络原理与实践》从创新能力较强的应用型人才培养角度出发，重视理论与实践的结合，内容力求深入浅出，兼具系统性、全面性和前沿性。
　　《人工神经网络原理与实践》可作为高等院校智能科学与技术、自动化及电子信息技术等专业的本科生和硕士生教材或参考书，也可供有关工程技术人员参考。

内页插图

目录

第一章 绪论
1．1 人类的智能与思维
1．1．1 智能
1．1．2 思维
1．2 人工智能
1．2．1 人工智能的主流学派
1．2．2 机制主义方法与人工智能统
1．2．3 人工智能的研究内容
1．3 人脑与“电脑”的信息处理机制
1．4 人工神经网络的研究溯源
1．5 人工神经网络的分类
1．6人工神经网络的特点
1．7人工神经网络的功能
1．8人工神经网络的应用
思考题

第二章 人工神经网络的基本原理
2．1 生物神经网络
2．1．1 生物神经元的结构
2．1．2 生物神经元的信息处理机理
2．1．3 生物神经网络的结构
2．1．4 生物神经网络的信息处理
2．2 人工神经元的数学建模
2．2．1 M-P模型
2．2．2 常用的神经元数学模型
2．3 人工神经网络的结构建模
2．3．1 网络拓扑类型
2．3．2 网络信息流向类型
2．3．3 人工神经网络结构模型的特点
2．4 人工神经网络的学习
思考题

第三章 感知器
3．1 感知器的结构与功能
3．1．1 单层感知器的网络结构
3．1．2 单层感知器的功能分析
3．2 感知器的学习算法
3．3 感知器的局限性与改进方式
3．4 多层感知器
3．5 感知器神经网络的MATLAB仿真实例
3．5．1 常用的感知器神经网络函数
3．5．2 仿真实例
思考题

第四章 BP神经网络
4．1 BP网络的模型
4．2 BP网络的学习算法
4．2．1 BP算法推导
4．2．2 BP算法的程序实现
4．3 BP网络的功能与数学本质
4．3．1 BP神经网络的功能特点
4．3．2 BP神经网络的数学本质
4．4 BP网络的问题与改进
4．4．1 BP神经网络存在的缺陷与原因分析
4．4．2 传统BP算法的改进与优化
4．4．3 深度神经网络
4．5 BP网络的设计
4．5．1 输入／输出变量的确定与训练样本集的准备
4．5．2 BP网络结构设计
4．5．3 网络训练与测试
4．6 BP网络的MATLAB仿真实例
4．6．1 BP神经网络的MATLAB工具箱
4．6．2 BP网络仿真实例
4．7 基于BP算法的一级倒立摆神经网络控制
4．7．1 倒立摆系统
4．7．2 仿真模型的建立
4．7．3 BP神经网络控制器的设计
4．7．4 神经网络控制器控制仿真实验
4．7．5 神经网络实物控制实验
思考题

第五章 径向基神经网络
5．1 径向基网络的模型
5．1．1 正规化RBF网络
5．1．2 广义RBF网络
5．1．3 RBF网络的生理学基础
5．1．4 RBF网络的数学基础
5．1．5 函数逼近与模式分类问题举例
5．2 径向基网络的学习算法
5．2．1 数据中心的确定
5．2．2 扩展常数的确定
5．2．3 输出权向量的确定
5．2．4 梯度下降法同时获取数据中心、扩展系数与权向量
5．3 径向基网络的特性分析
5．3．1 RBF神经网络的特点
5．3．2 RBF神经网络与BP神经网络的比较
5．3．3 RBF神经网络应用的关键问题
5．4 其他径向基网络
5．4．1 广义回归神经网络
5．4．2 概率神经网络
5．5 径向基网络的MATLAB仿真实例
5．5．1 RBF网络的MATLAB工具箱
5．5．2 仿真实例
思考题

第六章 反馈式神经网络
6．1 Elman神经网络
6．1．1 Elman神经网络的结构
6．1．2 Elman神经网络学习算法
6．1．3 Elman神经网络的应用
6．2 离散Hopfield神经网络
6．2．1 离散Hopfield神经网络的模型
6．2．2 离散Hopfield神经网络的运行规则
6．2．3 离散Hopfield神经网络的运行过程
6．3 连续Hopfield神经网络
6．3．1 连续Hopfield神经网络的网络模型
6．3．2 连续Hopfield神经网络的稳定性分析
6．4 Hopfield神经网络的应用
6．4．1 联想记忆
6．4．2 优化计算
6．5 反馈神经网络的MATLAB仿真实例
6．5．1 Elman神经网络的MATLAB实现
6．5．2 Hopfield神经网络的MATLAB实现
思考题

第七章 自组织竞争神经网络
7．1 模式分类的基本概念
7．1．1 分类与聚类
7．1．2 相似性测量
7．2 基本竞争型神经网络
7．2．1 基本竞争型神经网络结构
7．2．2 竞争学习策略
7．2．3 特性分析
7．3 自组织特征映射神经网络
7．3．1 SOM网的拓扑结构
7．3．2 SOM网的工作原理
……
第八章 CMAC网络
第九章 模糊神经网络
第十章 神经网络的优化
第十一章 深度神经网络
第十二章 神经控制
参考文献

前言/序言

　　人工神经网络是一种模仿生物神经网络的计算模型，它能够根据外界信息的变化改变内部人工神经元连接的结构并进行计算。作为一种非线性统计性数据建模工具，人工神经网络在语音识别、图像分析、智能控制等众多领域得到了广泛的应用。
　　人工神经网络方面的教材一般理论性较强，而MATLAB仿真程序设计方面的参考书对理论的介绍又相对较少。本书是在智能科学与技术专业教学实践的基础上，结合现有的教学讲义编写的，书中融人了作者多年来的教学研究与思考以及人工神经网络的新技术发展。近年来，深度学习再掀人工神经网络的研究热潮，作者也特地将此内容引入了本书。
　　本书着眼于创新能力较强的应用型人才的培养，重视理论与实践的结合，精选了人工神经网络的经典内容，主要阐述人工神经网络的一般原理和基本思想，并在此基础上突出了人工神经网络在自动控制和模式识别中的应用。内容安排上注重先理论后实践。不同学校与专业的学生可根据实际情况和课时需要选学部分内容。
　　全书共十二章。第一章至第七章以及第九章由陈雯柏编写，第八章和第十章由吴细宝编写，第十一章由陈启丽编写，第十二章由赵逢达编写。全书由陈雯柏负责整理和统稿。

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