神经网络计算
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作者： 吴微编著
出 版 社： 高等教育出版社
出版时间： 2003-7-1字数： 95000版次： 1页数： 79印刷时间： 2003/07/01开本：印次：纸张： 胶版纸I S B N ： 9787040119176包装： 平装内容简介
本书是普通高等教育“十五”国家级规划教材。
本书简要介绍了几种常用的人工神经网络的原理、计算方法和应用，包括以BP网络为代表的前馈网络，以Hopfield网络为代表的联想记忆网络，径向基函数网络，Boltzmann机，特征映射网络（SOFM网络与ART网络），以及小脑模型网络等，每章后附有练习题．全书内容剪裁适当，叙述清晰简明。
本书可作为理工科相关专业的高年级本科生选修课教材和研究生教材，也可作为人工神经网络研究与应用方面的参考书。
目录
第一章 前传网络
§1.1 引言
§1.2 自适应线性感应器
§1.3 Madaline网络
§1.4 BP网络
§1.5 BP网络的应用
习题
第二章 联想记忆神经网络
§2.1 简单线性联想网络（LAM）
§2.2 Kohonen模型——最优线性联想网络（OLAM）
§2.3 自联想Kohonen模型
§2.4 Hopfield联想记忆模型
§2.5 利用外积和的双极性Hopfield网络
§2.6 Hopfield网络的存储容量
§2.7 Hopfield网络的收敛性
§2.8 二次优化问题的Hopfield网络解法
§2.9 双向联想记忆（BAM）网络
§2.10 模糊联想记忆（FAM）网络
习题
第三章 径向基函数网络
§3.1 径向基函数（RBF）
§3.2 径向基函数参数的选取
§3.3 高斯条函数
习题
第四章 Boltzmann机
§4.1 模拟退火算法
§4.2 简单Boltzmann机
§4.3 带隐单元的Boltzmann机
§4.4 平均场方法与确定性BM
习题
第五章 自组织竞争网络
§5.1 SOFM网络
§5.2 SOFM网络的应用
§5.3 ART神经网络
习题
第六章 小脑模型联接控制（CMAC）网络
§6.1 引言
§6.2 网络运行
§6.3 学习算法
习题
参考文献
