下载后可任意编辑MATLAB 程序代码--人工神经网络及其工程应用目 录第一章 人工神经网络………………………………………………… 3§1.1 人工神经网络简介………………………………………………………… 31．1 人工神经网络的起源 …………………………………………………… 31．2 人工神经网络的特点及应用 …………………………………………… 3§1.2 人工神经网络的结构………………………………………………… 42．1 神经元及其特性………………………………………………………… 52．2 神经网络的基本类型 ……………………………………………… 62.2.1 人工神经网络的基本特性…………………………………… 62.2.2 人工神经网络的基本结构…………………………………… 62.2.3 人工神经网络的主要学习算法……………………………… 7§1.3 人工神经网络的典型模型 ………………………………………………73．1 Hopfield 网络………………………………………………………… 73．2 反向传播(BP)网络…………………………………………………… 83．3 Kohonen 网络………………………………………………………… 83．4 自适应共振理论(ART)…………………………………………………… 93．5 学习矢量量化（LVQ）网络………………………………………… 11§1.4 多层前馈神经网络（ＢＰ）模型………………………………………… 124．1 BP 网络模型特点…………………………………………………… 124．2 BP 网络学习算法……………………………………………………… 134.2.1 信息的正向传递……………………………………………… 134.2.2 利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播……………… 144．3 网络的训练过程……………………………………………………… 154．4 BP 算法的改进……………………………………………………… 154.4.1 附加动量法……………………………………………………… 154.4.2 自适应学习速率………………………………………………… 164.4.3 动量-自适应学习速率调整算法……………………………… 174．5 网络的设计……………………………………………………………… 174.5.1 网络的层数………………………………………………… 174.5.2 隐含层的神经元数…………………………………………… 174.5.3 初始权值的选取……………………………………...
