【人工神经网络实用教程】杨建刚编.pdf
人工神经网络实用教程 杨建刚编著
前 言 在人们梦想着掌握和获取大脑记忆思维机理的愿望驱使下,从80年代以来,人 工神经网络的研究吸引着众多的科学工作者,使得在短期内,在人工神经网络模型、拓扑结构、算法原理、应用与实现等各方面取得了合人鼓舞的成果。今天,人工神经 具,得到广泛的推崇。学习和掌握人工神经网络的基本概念、原理、设计和利用神经 计算的原理解决应用中的问题,是很有意义的.当前,国内外人工神经网络的研究仍然方兴未艾,人工神经网络的研究已成为当 代人工智能锁域最富挑战性和最引人入胜的研究热点.神经网络的主要特点体现在其具有信息处理的并行性、分布式的信息存储、自组 织性和自适应性、具有很强的学习和联想功能以及容错性等。
第7章联想记忆神经网络 7联想记忆基本特点 7线性联想记忆(LAM)模型7双向联想记忆BAM模型 7时间联想记忆TAM模型 第8章CMAC模型 8CMAC模型CMAC映射算法8CMAC的输出计算 8CMAC控制器模型 第9章遗传算法原理 9概述 9遗传算法的工作原理 9遗传算法的实现步骤 9遗传算法示范程序 附录A 人工神经网络研究中的若干数学方法 附录B 多层前向网络BP算法源程序 附录C Hopfield网络模型源程序 附录D Hopfield模型联想记忆源程序 附录E Hopfield模型求解TSP源程序.