神经网络结构设计：剪枝算法与优化方法

"该资源是一本关于神经网络结构设计的书籍，由魏海坤编著，主要涵盖了神经网络的基础知识、结构设计理论与方法，以及MATLAB代码实现。书中详细讲解了影响神经网络泛化能力的因素、各种结构优化设计方法，如剪枝算法、构造算法和进化方法，以及参数优化设计方法，如最优停止、主动学习和神经网络集成。此外，还介绍了基本的神经元模型、学习规则、多层感知器网络和径向基函数(RBF)神经网络。" 在这本《神经网络结构设计的理论与方法》中，作者首先对神经网络的基本概念进行了阐述，包括神经网络的起源、研究内容和本书的主要结构。接着，书中深入探讨了神经元模型，从生物学的神经细胞到数学模型，如MP模型和一般神经元模型，并讲解了Hebb学习规则、感知器学习规则等经典的学习算法。通过这些学习规则，单个神经元和多个神经元的分类能力得以体现。 多层感知器网络是书中的一个重要部分，特别是BP（反向传播）网络，它在解决非线性可分问题时有着广泛应用。BP算法的原理、实现和改进方法被详细解析，包括其在实际问题中的应用案例和存在的问题。此外，RBF神经网络作为另一种重要的网络结构，其工作原理、生理学基础以及在网络设计中的作用也被详细介绍。 书中还特别提到了神经网络的结构优化，如剪枝算法，包括权衰减法、灵敏度计算方法和相关性剪枝方法，这些都是为了减少网络的复杂性和提高其泛化性能。构造算法如CC算法和资源分配网络，以及进化方法如遗传算法，都是神经网络设计中常用的优化策略。同时，书中也讨论了神经网络参数优化设计，如最优停止策略、主动学习和神经网络集成，这些方法有助于提升网络的训练效率和预测准确性。 这本书不仅提供了丰富的理论知识，还包含了许多MATLAB代码实现，旨在帮助读者更好地理解和应用这些理论到实践中。适合于自动化、信号处理领域的工程师、学生和教师使用，可以作为学习神经网络结构设计的教材或参考书。 该书全面地覆盖了神经网络的基础知识和高级主题，对于想要深入理解和掌握神经网络设计的人来说，是一份宝贵的资源。