前言
第1章 緒論
1.1 人工神經網絡概述
1.1.1 人腦與計算機信息處理能力的比較
1.1.2 人腦與計算機信息處理機制的比較
1.1.3 什麼是人工神經網絡
1.2 人工神經網絡發展簡史
1.2.1 啟蒙時期
1.2.2 低潮時期
1.2.3 復興時期
1.2.4 新時期
1.2.5 海量數據時代
1.2.6 **研究概況
1.3 神經網絡的基本特征與功能
1.3.1 神經網絡的基本特點
1.3.2 神經網絡的基本功能
1.4 神經網絡的應用領域
1.4.1 信息處理領域
1.4.2 自動化領域
1.4.3 工程領域
1.4.4 醫學領域
1.4.5 經濟領域
本章小結
習題
第2章 人工神經網絡建模基礎
2.1 腦的生物神經繫統概述
2.1.1 人體神經繫統的構成
2.1.2 **中樞神經繫統的功能
2.1.3 腦組織的分層結構
2.2 生物神經網絡基礎
2.2.1 生物神經元的結構
2.2.2 生物神經元的信息處理機理
2.3 人工神經元模型
2.3.1 神經元的建模
2.3.2 神經元的數學模型
2.3.3 神經元的變換函數
2.4 人工神經網絡模型
2.4.1 網絡拓撲結構類型
2.4.2 網絡信息流向類型
2.5 神經網絡學習
2.5.1 Hebbian學習規則
2.5.2 離散感知器學習規則
2.5.3 連續感知器學習規則
2.5.4 *小方均學習規則
2.5.5 相關學習規則
2.5.6 勝者為王學習規則
2.5.7 外星學習規則
本章小結
習題
第3章 感知器神經網絡
3.1 單層感知器
3.1.1 感知器模型
3.1.2 感知器的功能
3.1.3 感知器的局限性
3.1.4 感知器的學習算法
3.2 多層感知器
3.3 自適應線性單元簡介
3.3.1 ADALINE模型
3.3.2 ADALINE學習算法
3.3.3 ADALINE應用
3.4 誤差反傳算法
……
第4章 自組織競爭神經網絡
第5章 徑向基函數神經網絡
第6章 反饋神經網絡
第7章 小腦模型神經網絡
第8章 深度神經網絡
第9章 支持向量機
**0章 遺傳算法與神經網絡進化
**1章 神經網絡繫統設計與軟硬件實現
**2章 人工神經繫統
參考文獻