【多层前向人工神经网络】赵林明胡浩云魏德华王树谦编黄河水利.pdf
多层前向人工神经网络 赵林明胡浩云魏德华王树谦编著
1.前言 人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork:简记ANN)是在研 究生物神经系统的启发下发展起来的一种信息处理方法,具有学 习联想能力等特点。目前全球范围内,在信息处理、智能控制、模式识别等许多工程技术和社会经济领域得到了越来越多的应 用。最近几年来,我国水电工程技术领域的科学技术人员也将人 工神经网络方法应用于水力发电过程辨识和控制、河川径流预 测、河流水质分类、水资源规划、混凝土性能预估、电力系统分 析、拱坝优化设计、预应力混凝土桩基等结构损伤诊断、砂土液 化预测、岩体可爆性分级及爆破效应预测、岩土类型识别、地下 工程围岩分类及支护决策、大坝等工程结构安全监
目录 1人工神经网络的发展简史 多层前向人工神经网络的基本理论 多层前向人工神经网络的基本组成 多层前向人工神经网络的非线性逼近能力 多层前向人工神经网络的学习过程 多层前向人工神经网络的学习算法 学习样本的收集和整理 反向传播学习算法 全局优化学习算法 模拟进化优化学习算法 模拟退火学习算法 交替迭代学习算法 广义递推最小二乘学习算法 多层前向人工神经网络的各种类型