第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 生物神经元和生物神经网络简介 5
1.3 人工神经元和人工神经网络 15
思考与讨论 34
参考文献 35
第2章 前向多层网络 36
2.1 人工神经网络入门：单个神经元分类识别器 36
2.2 感知机：历史和概念 48
2.3 前向多层网络误差反向传递算法：BP网络 53
2.4 BP网络及有教师学习的概念模型 59
2.5 BP网络应用举例 61
2.6 径向基函数网络 67
思考与讨论 75
参考文献 75
第3章 Hopfield网络 78
3.1 引言 78
3.2 网络模型 78
3.3 Hopfield网络的联想记忆功能 84
3.4 Hopfield网络的最优化处理和计算功能 91
思考与讨论 100
参考文献 101
第4章 波尔兹曼机（BM）网络简介 102
4.1 概述 102
4.2 波尔兹曼机的基本原理 103
4.3 波尔兹曼机的实验应用举例 113
4.4 波尔兹曼机小结 120
思考与讨论 121
参考文献 121
第5章 自组织特征映射网络（SOFM） 123
5.1 引言 123
5.2 自组织特征提取的算法及其数学证明 129
5.3 竞争学习和自稳定学习 135
5.4 Kohonen网络：具有确定侧反馈的多神经元SOFM网络 140
5.5 SOFM网络应用举例：Kohonen神经网络语音打字机 148
思考与讨论 152
参考文献 153
第6章 ART网络 155
6.1 引言 155
6.2 ART-1网络 156
6.3 ART-2网络 162
6.4 ART-3网络简介 176
6.5 结语 185
思考与讨论 186
参考文献 186
第7章 人工神经网络的软件实践和仿真 189
7.1 引言 189
7.2 利用参数和函数进行网络设计和仿真示例 190
7.3 MATLAB的GUI设计与分析 195
7.4 人工神经网络的Simulink仿真 203
参考文献 207