ART神经网络在图像处理与故障诊断中的应用详解

人工神经网络原理及应用是一本由朱大奇和史慧合编的专业书籍，主要探讨了人工神经网络的基本原理及其在图像处理和故障诊断领域的实际应用。该书获得了总装备部国防科技预研基金的支持（课题编号413170），强调了神经网络在电子、自动化、仪器仪表、计算机等相关专业研究生教育中的重要地位。书中详尽介绍了9种常见的神经网络结构，如前馈型BP神经网络、反馈型Hopfield神经网络、双向联想记忆BAM神经网络、CMAC小脑神经网络、径向基函数RBF神经网络，以及竞争学习的自组织SOM神经网络、对偶传播CPN神经网络、ART自适应共振理论和量子神经网络。 这些神经网络各自具有独特的功能和应用场景。例如，前馈BP网络适用于模式识别和预测，Hopfield网络用于解决无监督学习和模式存储，BAM网络则支持联想记忆。CMAC网络利用局部逼近特性，而RBF网络则以函数逼近为核心。自组织SOM网络通过竞争学习实现数据可视化，CPN网络则是处理复杂问题的工具，而ART理论则强调在线学习和适应性。 书中不仅阐述了神经网络的理论基础，还提供了相应的设计方法和应用实例，使得读者能够深入理解这些技术，并将其应用于实际问题解决。对于电子工程、计算机科学的研究人员和工程技术人员，该书提供了一手的理论指导和实践经验，有助于推动神经网络技术在工程实践中的发展。 整本书旨在通过跨学科的视角，将生物学、心理学、认知科学、信息科学和计算机科学的成果融合在一起，形成人工神经网络这一新兴领域，旨在模拟人脑的工作方式，开发出具有自适应和非程序化信息处理能力的新一代计算模型，以解决传统计算机面临的挑战。无论是理论研究还是工程实践，这本书都具有重要的参考价值。