人工神经网络实用
教程
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》教学大纲 人工神经网络实用教程》课程.
《人工神经网络实用教程》课程教学大纲
一、 课程主要内容
本课程针对具有应用前景且被广泛关注的神经网络领域,简要介绍了神经网络的基本概念和学习算法,详细介绍了人工神经网络的基本模型、BP网络、Hopfield网络模型、自组织神经网络模型、联想记忆模型、Boltzmann机、CMAC模型、遗传算法原理。本课程重点阐述神经记忆和计算的思想、人工神经网络设计概念与方法。
第一章:概述
本章主要介绍神经网络的研究与发展历程及生物神经元等基本概念。 第二章:人工神经网络基本模型
本章主要介绍了几个有代表性的模型,即MP模型、感知器模型、自适应线性神经元Adaline模型。
第三章:EBP网络
本章主要介绍含隐层的前馈网络的δ学习规则、激发函数下的BP算法及多层网络BP算法的程序设计。
第四章:Hopfield网络模型
本章主要介绍离散型Hopfield神经网络、连续型Hopfield神经网络和旅行商(TSP)问题的HNN求解。
第五章:随机型神经网络
本章主要介绍随机型的神经网络为求解全局最优解提供的有效算法。其中Boltzmann机模型采用模拟退火算法,使网络能摆脱能量局部极小的束缚,最终达到期望的能量全局最小状态,Gaussian机模型采用模拟退火和锐化技术,有效地求解优化及满足约束问题。本章就模拟退火算法和采用该算法的上述模型进行介绍。
第六章:自组织神经网络
本章主要介绍了采用竞争型学习机制的无教师学习的神经网络模型,即自组织神经网络,及自组织神经网络的代表模型ART模型、SOM模型和CPN模型。
第七章:联想记忆神经网络
联想记忆AM(Associative Memory)是神经网络研究的一个重要方面,它将任意的输入矢量集通过线性或非线性映射,变为输出矢量集。本章专门对联想记忆的神经网络进行讨论。
第八章:CMAC模型
CMAC是一个对多维连续系统的自适应学习网络,本章从CMAC模型入手,介绍了CMAC映射算法、CMAC的输出计算及CMAC控制器模型。 第九章:遗传算法原理
遗传算法GA是一种根据生物学中所谓自然选择和遗传机理的随机搜索优化算法。本章从遗传算法的原理出发介绍了遗传算法的实现步骤。
二、《人工神经网络实用教程》课程教学大纲说明
本课程适用于理工科大学本科、研究生,总学时60学时,授课40学时,
上机实习20学时。
(一)本课程的性质与任务
本课程系统的介绍了人工神经网络典型模型的原理、算法,并对遗传
算法的基本原理也作了简单介绍。
(二)本课程的基本要求
1.了解人工神经网络的发展历程。
2.熟悉人工神经网络的基本模型。
3.掌握反向传播算法、Hopfield网络模型、随机网络模型等典型模型。
4.理解遗传算法的工作原理和实现步骤。
(三)本课程的重点、难点分析
本课程重点是在理解和熟悉人工神经网络基本模型的基础上,掌握几
种典型的模型,尤其是Hopfield模型、Boltzmann机联想记忆模型、
CMAC模型。难点在于理解和掌握Hopfield模型、Boltzmann机联想
记忆模型、CMAC模型。
(四)本课程的学习必须具备高等数学、线性代数、概率论与数理统计、程
序设计方法课程的相关知识。
(五)本课程教学环节的说明
1.授课40学时。
2.上机实习完成作业20学时。
3.考试完成课程设计。
(六)学时分配建议
目 录 授课学时 上机实习
2 1 第一章:概述
4 2 第二章:人工神经网
络基本模型
4 2 第三章:EBP网络
6 3 第四章:Hopfield网
络模型
6 2 第五章:随机型神经
网络
6 3 第六章:自组织神经
网络
6 2 第七章:联想记忆神
经网络
4 3 第八章:CMAC模型
2 2 第九章:遗传算法原
理
(七)推荐教材及参考
书
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1. 教材 杨建刚:《人工神经网络实用教程》,浙江大学出版社,2001
2. 参考书 陈燕庆,等.神经网络理论及其在控制工程中的应用。西北
工业大学出版社,1991
胡守仁,等.神经网络导论.国防科技大学出版社,1993