神经网络学习与结构设计：从理论到实践

"本书内容-无线电测向" 本书深入探讨了神经网络的理论、实现技术和广泛应用，主要针对神经网络的初学者和研究人员。作者魏海坤在书中详细阐述了神经网络的各个核心方面。 在神经网络理论研究部分，书中涵盖了神经元模型的构建，如MP模型和一般神经元模型，以及各种学习算法，如Hebb学习规则、离散感知器学习规则、δ学习规则和Widrow-Hoff学习规则。这部分的重点是理解神经网络如何通过学习来调整其结构和权重，以适应不同的学习样本，同时追求快速的学习速度。 神经网络实现技术章节则涉及了神经计算机的硬件实现，包括模拟神经计算机和新型神经计算机体系结构的研究。作者讨论了利用电子、光学、光电和生物技术来构建神经网络的可能性，展示了神经网络理论在实际硬件中的应用。 在神经网络应用研究部分，书中列举了神经网络在模式识别、故障检测、智能机器人、非线性系统辨识和控制、市场分析、决策优化、物资调用、智能接口、知识处理和认知科学等多个领域的广泛应用。这显示了神经网络作为一种强大的工具，能够解决多种复杂问题。 书中强调了神经网络结构设计的重要性，特别是对于泛化能力的考虑。泛化能力是评估神经网络性能的关键指标，即训练好的网络能否在未知数据上表现出良好的性能。作者介绍了影响神经网络泛化能力的因素，如权值衰减法、灵敏度计算、剪枝算法和构造算法等，这些都是优化神经网络结构和参数的方法。 此外，书中还提供了MATLAB实现代码，使读者能够亲手实践这些神经网络设计和优化方法，从而更好地理解和应用神经网络。内容丰富，既适合于学术研究，也适用于工程实践。 总结起来，这本书是神经网络领域的基础教材，不仅讲解了神经网络的基本概念，还深入到结构设计和优化的实践中，通过实例和MATLAB代码帮助读者掌握神经网络的核心技术和应用。无论是学生、研究人员还是工程技术人员，都能从中受益。