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第一章概述1

1.1 大脑神经网络1

1.2 人工神经网络的组成4

1.3 人工神经网络的发展简史7

第二章多层前向人工神经网络的基本理论9

2.1 多层前向人工神经网络的基本组成9

2.2 多层前向人工神经网络的非线性逼近能力12

2.3 多层前向人工神经网络的学习过程14

第三章多层前向人工神经网络的学习算法16

3.1 学习样本的收集和整理16

3.2 反向传播学习算法23

3.3 全局优化学习算法38

3.4 模拟进化优化学习算法46

3.5 模拟退火学习算法57

3.6 交替迭代学习算法63

3.7 广义递推最小二乘学习算法67

第四章多层前向人工神经网络的各种类型69

4.1 双并联前向人工神经网络69

4.2 深层前向人工神经网络73

4.3 自适应前向人工神经网络76

4.4 模糊前向人工神经网络82

4.5 非全连接的前向人工神经网络前向人工神经网络88

4.7 径向基函数前向人工神经网络91

4.8 埃曼前向人工神经网络94

第五章多层前向人工神经网络在水利水电工程中的应用97

5.1 在建立水轮机输入输出关系数学模型中的应用97

5.2 在水力发电过程控制中的应用102

5.3 在建立河流水质评价模型中的应用105

5.4 在水库优化调度中的应用108

5.5 在混凝土性能分析和预测中的应用110

5.6 在水文分类预报中的应用111

5.7 在电力系统分析中的应用114

5.8 在湖泊富营养化程度评价中的应用119

附录反向传播算法计算程序122

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