人工神经网络入门教程：MATLAB编程与实践

"该资源是一份关于人工神经网络的电子讲稿，主要介绍了人工神经网络的基础知识，包括相关理论、模型和应用。讲稿中还提到了一些参考书籍以及课程的学习目标和要求。作者提供了联系方式，以便解答MATLAB编程相关的问题，并表示愿意为公司和科研单位设计算法。" 人工神经网络(ANN)是模拟生物神经元网络构建的计算模型，它在模式识别、数据分类、预测等领域有着广泛的应用。讲稿中提到的"Perceptron"是指感知机，它是最早的神经网络模型之一，主要用于二分类问题。"BP"指的是反向传播算法，是多层神经网络中最常用的训练算法，通过梯度下降法调整权重以最小化损失函数。"CPN"可能是指卷积神经网络(Convolutional Neural Network)，在图像处理中特别有效。"Hopfield网"是一种能量函数优化的网络，常用于联想记忆。"BAM"是双向联想记忆(Bidirectional Associative Memory)的缩写，能够同时处理正向和反向的关联。"ART"则代表自组织特征映射(Automatic Reedition Threshold)网络，主要用于自适应学习和模式分类。 课程的主要目的是让学生理解智能系统的模型，掌握人工神经网络的基本概念和不同类型的网络结构，如单层网络、多层网络和循环网络。此外，课程还强调了通过实验来加深对模型的理解，并鼓励学生结合个人研究课题进行深入探索。提供的参考书籍涵盖了神经网络的不同方面，有助于学生进一步学习和研究。 讲稿中提到的智能实现部分会讨论智能系统的基本特征，比如物理符号系统和连接主义两种不同的观点。物理符号系统假设强调智能基于规则和符号操作，而连接主义则认为智能源于大量神经元之间的复杂连接和并行处理。这两种观点对比分析有助于学生全面理解智能的实现机制。 这份讲稿为初学者提供了人工神经网络的全面介绍，不仅涵盖了理论知识，还强调了实践应用和研究方法，对于希望深入理解和应用神经网络的人来说是一份宝贵的资料。