人工神经网络artificialneuralnetworks

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1、人工神经网络ArtificialNeuralNetworks9/16/20211蒋宗礼软件学科部联系电话：67392508Email：jiangzl@bjpu.edu.cn办公地点：信息北楼2149/16/20212教材书名：《人工神经网络导论》出版社：高等教育出版社出版日期：2001年8月定价：12.4元作者：蒋宗礼9/16/20213主要参考书目1、PhilipD.Wasserman，NeuralComputing:TheoryandPractice，VanNostrandReinhold，19892、胡守仁、余少

2、波、戴葵，神经网络导论，国防科技大学出版社，1993年10月3、杨行峻、郑君里，人工神经网络，高等教育出版社，1992年9月4、闻新、周露、王丹力、熊晓英，MATLAB神经网络应用设计，科学出版社，2001.5.9/16/20214课程目的和基本要求作为人工神经网络的入门课程，用于将学生引入人工神经网络及其应用的研究领域。介绍人工神经网络及其基本网络模型，使学生了解智能系统描述的基本模型掌握人工神经网络的基本概念、单层网、多层网、循环网等各种基本网络模型的结构、特点、典型训练算法、运行方式、典型问题掌握软件实现方法。9

3、/16/20215课程目的和基本要求了解人工神经网络的有关研究思想，从中学习开拓者们的部分问题求解方法。通过实验进一步体会有关模型的用法和性能，获取一些初步的经验。查阅适当的参考文献，将所学的知识与自己未来研究课题（包括研究生论文阶段的研究课题）相结合起来，达到既丰富学习内容，又有一定的研究和应用的目的。9/16/20216主要内容智能及其实现ANN基础PerceptronBPCPN统计方法Hopfield网与BAMART9/16/20217主要内容第一章：引论智能的概念、智能系统的特点及其描述基本模型，物理符号系统与

4、连接主义的观点及其比较；人工神经网络的特点、发展历史。9/16/20218主要内容第二章人工神经网络基础本章在介绍了基本神经元后，将概要介绍人工神经网络的一般特性。主要包括，生物神经网络模型，人工神经元模型与典型的激励函数；人工神经网络的基本拓扑特性，存储类型（CAM──LTM，AM──STM）及映象，Supervised训练与Unsupervised训练。9/16/20219主要内容第三章感知器感知器与人工神经网络的早期发展；单层网能解决线性可分问题，而无法解决线形不可分问题，要想解决这一问题，必须引入多层网；Heb

5、b学习律，Delta规则，感知器的训练算法。实验：实现一个感知器。9/16/202110主要内容第四章向后传播BP（Backpropagation）网络的构成及其训练过程；隐藏层权调整方法的直观分析，BP训练算法中使用的Delta规则（最速下降法）的理论推导；算法的收敛速度及其改进讨论；BP网络中的几个重要问题。实验：实现BP算法。9/16/202111主要内容第五章对传网生物神经系统与异构网的引入；对传网的网络结构，Kohonen层与Grossberg层的正常运行，对传网的输入向量的预处理，Kohonen层的训练算法

6、及其权矩阵的初始化方法；Grossberg层的训练；完整的对传网。实验：实现基本的对传网。9/16/202112主要内容第六章统计方法统计方法是为了解决局部极小点问题而引入的，统计网络的基本训练算法，模拟退火算法与收敛分析，Cauchy训练，人工热处理与临界温度在训练中的使用，BP算法与Cauchy训练相结合。实验：实现模拟退火算法。9/16/202113主要内容第七章循环网络循环网络的组织，稳定性分析；相联存储；统计Hopfield网与Boltzmann机；Hopfield网用于解决TSP问题。BAM(Bidirec

7、tionalAssociativeMemory)用于实现双联存储；基本双联存储网络的结构及训练；其他的几种相联存储网络。实验：实现一个Hopfield网。9/16/202114主要内容第八章自适应共振理论人脑的稳定性与可塑性问题；ART模型的总体结构与分块描述；比较层与识别层之间的两个联接矩阵的初始化，识别过程与比较过程，查找的实现；训练讨论。9/16/202115第1章引言主要内容：智能与人工智能；ANN的特点；历史回顾与展望重点：智能的本质；ANN是一个非线性大规模并行处理系统难点：对智能的刻画9/16/20211

8、6第1章引言1.1人工神经网络的提出1.2人工神经网络的特点1.3历史回顾9/16/202117第1章引言人类对人工智能的研究可以分成两种方式对应着两种不同的技术：传统的人工智能技术——心理的角度模拟基于人工神经网络的技术——生理的角度模拟9/16/2021181.1人工神经网络的提出人工神经网络（ArtificialNeural