人工神经网络原理及应用

第1章 人工神经网络的基础知识
1.1    人工神经网络发展的历史及现状
1.2    人工神经网络的基本模型及其功能
1.3    人工神经网络的基本要素
1.4    本章小结
1.5    思考题
1.6    参考文献
第2章 BP误差反传神经网络
2.1    BP神经网络模型及其学习算法
2.2    BP神经网络设计的一般原则
2.3    BP神经网络的应用
2.4    本章小结
2.5    思考题
2.6    参考文献
第3章 Hopfield反馈神经网络
3.1    离散型Hopfield神经网络
3.2    连续型Hopfield神经网络
3.3    Hopfield神经网络的应用
3.4    本章小结
3.5    思考题
3.6    参考文献
第4章 BAM双向联想记忆神经网络
4.1    BAM结构、算法及稳定性
4.2    BAM神经网络的应用
4.3    本章小结
4.4    思考题
4.5    参考文献
第5章 CMAC小脑神经网络
5.1    CMAC结构及工作原理
5.2    CMAC改进学习算法
5.3    CMAC神经网络的应用___基于CMAC的电液负载模拟器自学习控制
5.4    本章小结
5.5    思考题
5.6    参考文献
第6章 RBF径向基函数神经网络
6.1    RBF结构及工作原理
6.2    RBF学习算法
6.3    改进的RBF学习算法
6.4    径向基函数神经网络RBF的应用___利用RBF神经网络实现热工过程的在线辨识
6.5    本章小结
6.6    思考题
6.7    参考文献
第7章 SOM自组织特征映射神经网络
7.1    竞争学习算法基础
7.2    SOM神经网络模型与算法
7.3    SOM神经网络的应用
7.4    本章小结
7.5    思考题
7.6    参考文献
第8章 CPN对偶传播神经网络
8.1    CPN神经网络简介
8.2    CPN神经网络结构及原理
8.3    CPN神经网络的应用___CPN网络在集成电路故障模式识别中的应用
8.4    本章小结
8.5    思考题
8.6    参考文献
第9章 ART自适应谐振理论
9.1    ART1型神经网络结构及算法
9.2    ART2型神经网络结构及算法
9.3    ART神经网络的应用
9.4    本章小结
9.5    思考题
9.6    参考文献
第10章 量子神经网络
10.1    量子神经网络的发展
10.2    量子神经网络模型
10.3    量子神经网络的应用
10.4    本章小结
10.5    思考题
10.6    参考文献