第一章 概述 1
1.1 大脑神经网络 1
1.2 人工神经网络的组成 4
1.3 人工神经网络的发展简史 7
第二章 多层前向人工神经网络的基本理论 9
2.1 多层前向人工神经网络的基本组成 9
2.2 多层前向人工神经网络的非线性逼近能力 12
2.3 多层前向人工神经网络的学习过程 14
第三章 多层前向人工神经网络的学习算法 16
3.1 学习样本的收集和整理 16
3.2 反向传播学习算法 23
3.3 全局优化学习算法 38
3.4 模拟进化优化学习算法 46
3.5 模拟退火学习算法 57
3.6 交替迭代学习算法 63
3.7 广义递推最小二乘学习算法 67
第四章 多层前向人工神经网络的各种类型 69
4.1 双并联前向人工神经网络 69
4.2 深层前向人工神经网络 73
4.3 自适应前向人工神经网络 76
4.4 模糊前向人工神经网络 82
4.5 非全连接的前向人工神经网络前向人工神经网络 88
4.7 径向基函数前向人工神经网络 91
4.8 埃曼前向人工神经网络 94
第五章 多层前向人工神经网络在水利水电工程中的应用 97
5.1 在建立水轮机输入输出关系数学模型中的应用 97
5.2 在水力发电过程控制中的应用 102
5.3 在建立河流水质评价模型中的应用 105
5.4 在水库优化调度中的应用 108
5.5 在混凝土性能分析和预测中的应用 110
5.6 在水文分类预报中的应用 111
5.7 在电力系统分析中的应用 114
5.8 在湖泊富营养化程度评价中的应用 119
附录 反向传播算法计算程序 122