《神经网络结构设计的理论与方法》魏海坤著.pdf

[General Information] 书名=神经网络结构设计的理论与方法 作者=魏海坤编著 页数=234 出版社=北京市：国防工业出版社 出版日期=2005.01 SS号 DX号=000005134056 URL=/bookDetail.js p?dxNumber=000005134056d=F865E9E F199F16850F386C 版权 前言 第1章 概论 1.1　神经网络简介 1.2　神经网络研究内容 1.3　本书内容 1.4　参考资料简介 第2章 基本的神经元及其学习规则 2.1　神经元模型 2.1.1　大脑神经细胞 2.1.2　MP模型 2.1.3　一般神经元模型 2.2　神经元学习算法 2.2.1　Hebb学习规则 2.2.2　离散感知器学习规则 2.2.3　δ学习规则 2.2.4　Widrow-Hoff学习规则 2.3　单个神经元解决问题的能力 2.3.1　单个神经元的分类能力 2.3.2　多个神经元的分类能力 2.4　神经网络的拓扑结构 2.4.1　前向神经网络 2.4.2　反馈神经网络 第3章 多层感知器网络 3.1　两层感知器网络 3.1.1　单神经元用于两分类 3.1.2　多输出两层感知器用于多分类 3.2　线性阈值单元组成的多层感知器 3.3　BP网及BP算法 3.3.1　BP网络结构 3.3.2　BP学习算法 3.3.3　BP算法应用例子 3.3.4　BP网和BP算法应用要点 3.3.5　BP算法的改进 第4章 径向基函数神经网络 4.1　RBF网结构和工作原理 4.2　RBF网的生理学基础 4.3　RBF网的数学基础 4.3.1 内插问题 4.3.2　正则化网络 4.4　RBF网常用的学习算法 4.4.1　聚类方法 4.4.2　梯度训练方法 4.4.3　正交最小二乘（OLS）学习算法 4.5　RBF网的学习动态 4.5.1　定义 4.5.2　主要结论 4.5.3　算例 4.5.4　RBF网的学习动态与RBF网设计 4.6　仿真例子 4.7　RBF网的特点及其他问题 第5章 Hopfield网络 5.1　连续Hopfield网络 5.1.1　连续Hopfield网络原理 5.1.2　Hopfield网络的稳定性 5.2　离散Hopfield网络 5.2.1　离散Hopfield网络原理 5.2.2　离散Hopfield网络的稳定性 5.3　Hopfield网络应用 5.3.1　连续Hopfield网络