神经网络结构设计与学习算法解析

"神经网络结构设计的理论与方法，包括影响神经网络泛化能力的因素、常用的神经网络结构优化设计方法和参数优化设计方法，以及MATLAB实现代码" 本文档主要探讨了神经网络的结构设计与优化，特别是针对无线电测向这一应用场景。作者魏海坤在书中详细介绍了神经网络的基础知识，包括神经元模型、学习规则，以及多种神经网络结构，如多层感知器网络和径向基函数(RBF)神经网络。 神经网络的基础始于神经元模型，书中的内容涵盖了大脑神经细胞的生物学特性，以及MP模型和一般神经元模型的数学表述。神经元学习算法，如Hebb规则、感知器学习规则、δ规则（即 Widrow-Hoff 规则）被用来调整权重，从而实现神经网络的学习功能。通过单个和多个神经元的分类能力分析，揭示了神经网络解决复杂问题的潜力。 多层感知器网络是神经网络中的一种重要类型，特别在处理分类任务时。书中详细讲解了两层感知器网络的工作原理，包括单神经元的两分类和多输出两层感知器的多分类。反向传播(BP)算法作为训练多层感知器的关键方法，其网络结构、学习算法以及相关讨论和改进都得到了详尽阐述。 径向基函数神经网络(RBF)作为一种非线性映射工具，其网络结构和工作原理被详细解析。RBF网络的生理学基础和在实际问题中的应用也被提及，显示了其在无线电测向等领域的潜在应用价值。 此外，书中还介绍了神经网络结构优化设计的策略，如剪枝算法（权衰减法、灵敏度计算、相关性剪枝等）、构造算法（如CC算法、资源分配网络）和进化方法。参数优化设计方法，如最优停止策略、主动学习方法和神经网络集成，也都是提高神经网络性能的关键技术。书中提供了大部分算法的MATLAB实现代码，对于学习者和工程师来说，这是一份实用且有价值的资源。 本书不仅适合于自动化、信号处理等领域的专业人士，也适合作为高年级学生和研究生的教材。尽管作者谦虚地表示可能存在不足，但其内容覆盖了神经网络设计的各个方面，对理解神经网络的基本原理和实践应用具有重要指导意义。