第一章 概述 1
第一节 人工神经网络的发展简史 1
第二节 生物神经元系统 2
第三节 人工神经网络模型 3
第四节 人工神经网络的应用领域 6
第二章 感知器 9
第一节 单层感知器网络 9
第二节 多层感知器网络 11
第三节 感知器的学习算法 14
第四节 感知器应用举例 15
第五节 本章小结 17
第三章 BP网络 19
第一节 BP神经元模型 19
第二节 BP网络结构 21
第三节 BP学习算法 22
第四节 BP算法的改进 28
第五节 BP网络的应用 31
第六节 本章小结 68
第一节 RBF神经元模型 70
第四章 RBF网络 70
第二节 RBF网络结构 71
第三节 RBF学习算法 72
第四节 RBF网络的应用 74
第五节 本章小结 84
第五章 Hopfield反馈网络 85
第一节 离散型Hopfield网络 85
第二节 离散型Hopfield网络的应用 97
第三节 连续型Hopfield网络 102
第四节 连续型Hopfield网络的应用 107
第五节 本章小结 110
第六章 自组织人工神经网络 111
第一节 竞争学习的基本原理 111
第二节 几种基本学习算法 112
第三节 自组织特征映射网络 115
第四节 自适应共振理论网络 117
第五节 自组织网络应用举例 121
第六节 本章小结 126
参考文献 127