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人工智能
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人工神经网络
Articial
Neural Network
目录
第
1
章 概述
1
.
1
人工神经网络研究与发展
1
.
2
生物神经元
1
.
3
人工神经网络的构成
第
2
章人工神经网络基本模
型
2
.
1 MP
模型
2
.
2
感知器模型
2
.
3
自适应线性神经元
第
3
章
EBP
网络
(
反向传播算法)
3
.
1
含隐层的前馈网络的学习规
则
3
.
2 Sigmoid
激发函数下的
BP
算法
3
.
3 BP
网络的训练与测试
3
.
4 BP
算法的改进
3
.
5
多层网络
BP
算法的程序设计
多层前向网络
BP
算法源程序
第
4
章
Hopfield
网络模型
4
.
1
离散型
H
opfield
神经网
络
4
.
2
连续型
H
opfield
神经网
络
H
opfield
网络模
型源程序
4
.
3
旅行商
问题
(TSP)
的
HN
N
求解
H
opfield
模型求
解
TSP
源程序
第
5
章 随机型神经
网络
5
.
1
模拟退
火算法
5
.
2 Boltzman
n
机
Bo
ltzmann
机模型
源程序
5
.
3 Gau
ssian
机
第
6
章自组织神
经网络
6
.
1
竞争型
学习
6
.
2
自适应
共振理论
(A
RT)
模型
6
.
3
自组织
特征映射
(SO
M)
模型
6
.
4 CPN
模型
目录
第
7
章 联想记忆神经
网络
7
.
1
联
想记忆基本特点
7
.
2
线
性联想记忆
L
AM
模型
7
.
3
双
向联想记忆
B
AM
模型
7
.
4
时
间联想记忆
T
AM
模型
Hopfield
模型联
想记忆源程
序
第
8
章
CMAC
模型
8
.
1
CMAC
模型
8
.
2
CMAC
映射算
法
8
.
3
CMAC
的输出
计算
8
.
4
CMAC
控制器
模型
目录
神经网络研究与发展
40
年代初,美国
Mc Culloch
和
PiMs
从信息处理的角度
,研究神经细胞行
为的数学模型表达
.提出了二值神经
元模型。
MP
模型的提出开始了对神
经网络的研究进程
。
1949
年心理学
家
Hebb
提出著名的
Hebb
学习规则,
即由神经元之间结
合强度的改变来实
现神经学习的方法
。虽然
Hebb
学习规
则在人们研究神经
网络的初期就已提
出,但是其基本思
想至今在神经网络
的研究中仍发挥着
重要作用。
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