【人工神经网络原理及仿真实例】高隽编机械工业.pdf

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本书以神经网络结构为主线,以学习算法为副线,详细介绍了神经网 络结构和算法步骤,并给出实例和练习,目的是使读者易看懂,能动手,会应用。主要内容包括:人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习 算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向量机及其学习算法、Hopfield 神经网络与联想记忆、随机神经网络及模拟退火算法、竞争神经网络和协 同神经网络。每章均给出了基于MATLAB的仿真实例以及练习.本书可作为电子科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、电气工程、控制科学与技术等专业研究生和高年级本科生的教材,同时对 有关专业领域的研究人员和工程技术人员也有重要的参考价值。前言 人工神经网络是近年来的热点研究领域,涉及到电子科学与技术、信息与通信工程、计 算机科学与技术、电气工程、控制科学与技术等诸多学科,其应用领域包括:建模、时间序 列分析、模式识别和控制等,并在不断的拓展.本书的总体编写思路为:介绍背景和历史,说清理论和方法,详细介绍网络结构和算法 步骤,并给出实例和练习,使读者易看懂,能动手,会应用。基于这一编写思路,本书以网 络结构为主线,以学习算法为副线,介绍前向神经网络、反馈神经网络、随机神经网络和竞 争神经网络,并介绍相应的学习算法,给出基于MATLAB的仿真实例.第1章引言对人工神经网络进行简介。第1章引言 1人工神经网络简介 人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN),亦称为神经网络(NeuralNetworks NN),是由大量处理单元(神经元Neurons)广泛互连而成的网络,是对人脑的抽象、简化 和模拟,反映人脑的基本特性。人工神经网络的研究是从人脑的生理结构出发来研究人的智 能行为,模拟人脑信息处理的功能。它是根植于神经科学、数学、统计学、物理学、计算机 科学及工程等学科的一种技术.人工神经网络是由简单的处理单元所组成的大量并行分布的处理机,这种处理机具有存 储和应用经验知识的自然特性,它与人脑的相似之处概括为两个方面:一是通过学习过程利 用