《神经网络导论》求取 ⇩
| 作者 | 胡守仁等编著 编者 |
|---|---|
| 出版 | 长沙：国防科技大学出版社 |
| 参考页数 | 404 ✅ 真实服务 非骗流量 ❤️ |
| 出版时间 | 1993（求助前请核对） 目录预览 |
| ISBN号 | 7810242032 — 违规投诉 / 求助条款 |
| PDF编号 | 810393128（学习资料 勿作它用） |
| 求助格式 | 扫描PDF（若分多册发行，每次仅能受理1册） |
第一章概述1
§1.1 什么是神经网络1
§1.1.1 神经网络的一般框架3
§1.1.2 神经元（处理单元）模型4
第十一章重复传播模型6
§1.1.3 神经网络互连模式7
§1.1.4 神经网络的学习算法10
§1.1.5 神经网络的计算14
§1.2 人工神经网络研究的历史17
§1.3 神经网络研究的意义22
§1.4 神经网络的能力27
§1.4.1 神经网络的存储能力28
§1.4.2 神经网络的计算能力30
§1.5 神经网络的冗余容错特性32
§1.6 神经网络的潜在应用36
第二章大脑神经系统41
§2.1 大脑组织41
第七章Boltzmann机42
§2.2 大脑神经系统的结构与机能45
§2.2.1 神经元的结构45
§2.2.2 突触47
§2.2.3 脉冲的产生52
§2.2.4 脉冲在轴突上的传递54
§2.2.5 大脑神经系统的结构55
§2.3 人工神经网络的信息处理机制59
§2.3.1 神经的信息处理过程59
§2.3.2 信息表达的分布性61
§2.3.3 学习63
§2.3.4 神经元模型66
第八章调和（Harmony）理论73
§2.3.5 人工神经网络互连结构73
第三章早期的自适应网络模型77
§3.1 感知机77
§3.2 ADALINE模型82
§3.2.1 学习算法85
§3.2.2 对不变性的认知91
§4.1 学习矩阵98
第四章联想存储器98
§4.2 联想机101
§4.3 关联矩阵存储器102
§4.4 BAM模型103
§4.5 RCE模型109
第五章多层神经网络113
§5.1 反向传播神经网络113
§5.2 新认知机121
§6.1 二值Hopfield网络129
第六章Hopfield网络模型129
§6.2 连续值Hopfield模型134
§6.3 Hopfield网络应用于TSP问题138
§7.1 Metropolis方法142
§7.2 松弛搜索（RelaxationSearch）144
§7.3 Boltzmann机结构149
§7.3.1 结构描述149
§7.3.2 一致性函数极大化150
§7.4 Boltzmann机的学习算法153
§7.5 Boltzmann机与推理160
§7.6 Boltzmann机应用于组合最优化168
§7.7 Gaussian机170
§8.1 概述173
§8.2 调和网络的结构179
§8.3 基本结论185
§8.4 调和理论的应用188
第九章 竞争学习和侧抑制194
§9.1 竞争学习结构194
§9.2 通过抑制的竞争199
§9.3 侧抑制201
第十章自组织特征映射（SOM）模型206
§10.1 一维阵列206
§10.2 二维阵列208
§10.3 Kohonen学习算法的理论结论215
§11.1 网络结构216
§11.2 重复传播网络的改进222
§11.3 重复传播模型的应用226
第十二章自适应共振模型229
§12.1 ART模型原理229
§12.2 ART模型的数学描述234
第十三章域理论与MAP框架理论240
§13.1 自组织神经网络的域理论240
§13.2 MAP框架理论254
第十四章实现技术272
§14.1 概述272
§14.2 在Systolic阵列上实现神经网络计算284
§14.2.1 快过程的环形Systolic阵列结构288
§14.2.2 学习过程的环形Systolic阵列292
§14.3 神经网络的光学实现技术295
§14.4 电子神经计算机302
第十五章通用神经网络模拟系统（GKD—NNSS）304
§15.1 系统结构304
§15.2 神经网络描述语言（NNDL）312
§15.2.1 神经网络结构描述312
§15.2.2 模拟控制过程描述317
§15.2.3 描述文件的编写324
§15.3 描述语言解释的内部表达331
§15.3.1 公共数据结构说明332
§15.3.2 公共变量说明346
第十六章神经网络在知识处理中的应用348
§16.1 知识处理的神经网络方法348
§16.1.1 当代知识处理系统的局限性348
§16.1.2 神经网络知识处理系统的一般框架352
§16.1.3 神经网络知识处理方法分类355
§16.2 一种神经网络中医诊断专家系统的设计357
§16.2.1 神经网络中医诊断专家系统结构359
§16.2.2 辅助库的构造361
§16.2.3 神经网络知识库的构造363
§16.2.4 推理371
§16.2.5 解释376
§16.2.6 系统在线学习378
§16.3 一种神经网络产生式系统（NNPS）379
§16.3.1 基本逻辑操作的神经网络实现380
§16.3.2 优化的神经网络规则表示382
§16.3.3 神经网络产生式系统的构造385
§16.4 面临的问题和解决的途径390
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