人工神经网络》教学大纲课程英文名称开课学院：信息工程学院开课学期：第学期课程编号：学时、学分：课程类别：专业选修课适用学科专业：计算机科学与技术、软件工程一、课程的教学目的与任务人工神经网络模型只是生物神经系统的一种高度简化后的近似。它用大量的简单神经元广泛互连成一种计算结构，属于自适应非线性动力学系统，具有学习、记忆、计算和各种智能处理功能。它在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的结构及信息处理、存储和检索等功能。人工神经网络是一门新兴交叉科学。近一、二十年来，掀起了一次研究人工神经网络的新高潮以来，引起了许多领域科学家的高度重视，积极开展了大量研究工作，取得了不少突破性进展，例如系统控制、数据压缩、模式识别、系统鉴别等方面。工程界对人工神经网络及其应用表示了极大的关注和热情，希望它能在用传统理论和方法难以解决的问题方面，发挥重要的作用。本课程力图从工程应用的角度专门对人工神经网络及其在控制、人工智能中的专家系统和预报方面的应用作比较系统的阐述。从几种典型人工神经网络的构成原理和比较实用而有发展前途的角度选择了四类五种模型，对每种类型，按照结构、基本原理、算法、设计和应用的层次加以介绍。二、课程的教学基本要求本课程基于简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络的基本模型、拓扑结构和特性等。要求学生熟悉常见的人工神经网络的结构和特性，包括智能系统描述模型、人工神经网络方法的特点等。在本课程有限学时内要求学生重点掌握下列几方面的知识。()神经网络模型的基本理论；()神经网络的结构设计、实现算法；()基于的神经网络实现技术平台；()神经网络在工程中的应用背景和实例；()神经网络理论的发展与前沿问题。三、相关课程本课程的学习，要求学生具备：数值分析、线性代数、高级语言程序设计等方面的基础知识。四、主要讲授内容第一章绪论(学时)(一)目的与要求介绍神经网络系统的发展史，阐述其基本功能和发展趋势等。.了解生物神经元和神经网络简述；.了解神经网络的基本结构；.掌握神经网络的含义、特点和应用。(二)教学内容学习神经网络的目的。神经网络发展历史。神经网络应用：航空、电子、金融、医疗、机器人等。生物学的启示。要求学生了解神经网络发展历史、神经网络应用。第二章神经元模型和网络结构（学时）（一）目的与要求介绍简化的神经元数学模型，并解释这些人工神经元如何相互连接形成各种神经网络结构。.熟悉神经元数学模型；.熟悉人工神经元如何相互连接。（二）教学内容.介绍在神经网络方面常用的符号。.介绍神经网络模型。.网络结构。第三章一个实例说明（学时）（一）目的与要求给出一个模式识别的简单问题，并说明如何用三种不同结构的神经网络来求解这个问题。.给出模式识别的简单问题；.三种不同结构的神经网络来求解这个问题。（二）教学内容要求学生了解一个非常重要的实际问题，感知机的工作原理，对网络进行简单的介绍。.问题的描述。.感知机。网络。）第四章感知机学习规则（学时）（一）目的与要求介绍一种用于训练感知机网络的算法，使感知机能够学习求解分类问题。.熟悉学习规则分类；.熟悉学习规则的基本结构；.掌握学习规则的数学推理。（二）教学内容.理论与实例介绍学习规则的理论依据，通过举例来说明。学习规则分类有监督的学习，增强学习，无监督的学习。感知机的结构单神经网络感知机，多神经网络感知机。感知机学习规则测试问题，学习规则的构造，统一的学习规则，多神经元感知机的训练。第五章信号与权值向量空间（学时）（一）目的与要求详细研究这些向量空间，并且复习一些对分析神经网络十分有用的向量空间性质。•熟悉线性向量空间的相关概念；•熟悉内积、正交性等概念。（二）教学内容.线性向量空间。.线性无关。.生成空间。•内积。范数。正交性。第六章神经网络中的线性变换（学时）（一）目的与要求研究一般的线性变换及其基本特点。.熟悉线性变换概念；.熟悉特征值、特征向量等概念。（二）教学内容线性变换。矩阵表示。基变换。特征值和特征向量。第七章有监督的学习（学时）（一）目的与要求本章先阐述学习...
