內容簡介
本書介紹了人工神經網絡的基本理論,繫統地闡述了六種典型的人工神經網絡模型,即早期的感知機神經網絡、自適件神經網絡、誤差反向傳播神經網絡、Hopfield神經網絡、Boltzmann機和自適應共振理論神經網絡,以及它們的網絡結構、學習算法、工作原理及應用實例,為讀者深入了解和研究人工神經網絡奠定了基礎。
為了滿足讀者應用人工神經網絡解決實際問題的需要,書中還介紹了人工神經網絡應用開發設計的全過程,並在附錄中給出了BP神經網絡實現預測、Hopfield神經網絡實現圖像自聯想記憶、模擬退火算法實現TSP和ART1神經網絡的源程序,供讀者參考。作為擴充知識,書中也簡單介紹了人工神經網絡的實現,以及人工神經網絡技術與傳統的基於規則的專家繫統和模糊繫統的融合。
本書既可作為計算機科學與技術、電子、通信與自動控制等相關專業的研究生和高年級本科生的參考書,也可作為相關專業領域的科研人員和工程技術人員的學習參考書。
為了滿足讀者應用人工神經網絡解決實際問題的需要,書中還介紹了人工神經網絡應用開發設計的全過程,並在附錄中給出了BP神經網絡實現預測、Hopfield神經網絡實現圖像自聯想記憶、模擬退火算法實現TSP和ART1神經網絡的源程序,供讀者參考。作為擴充知識,書中也簡單介紹了人工神經網絡的實現,以及人工神經網絡技術與傳統的基於規則的專家繫統和模糊繫統的融合。
本書既可作為計算機科學與技術、電子、通信與自動控制等相關專業的研究生和高年級本科生的參考書,也可作為相關專業領域的科研人員和工程技術人員的學習參考書。
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