神经网络结构设计：理论、方法与应用探索

"神经网络简介-无线电测向" 神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，由大量简单的计算单元，即神经元组成，能够实现非线性的信息处理、存储和检索功能。这种模型具备学习、记忆和计算能力，尤其擅长从输入输出数据中提取规律。神经网络的显著特点包括非线性映射、无需精确数学模型、并行计算的潜力以及通过软硬件易于实现。 神经网络的发展历程可以分为几个阶段。初始发展期始于20世纪40年代，MP模型和Hebb学习规则奠定了神经网络的基础。接着，F. Rosenblat的感知器模型和B. Widrow与M. Hoff的自适应线性单元分别推动了分类和自适应系统的研究。然而，在1969年，M. Minsky和S. Papert的《感知器》一书指出单层感知器的局限性，导致神经网络研究进入低潮。 尽管如此，H. Hopfield在1982年提出的Hopfield神经网络通过Lyapunov能量函数理论，为解决组合优化问题如旅行商问题提供了新方法，使神经网络研究重获生机。Hopfield网络特别适用于联想存储和优化计算。 神经网络结构设计是应用神经网络的关键，包括神经元模型的选择、权值学习算法的确定以及网络结构和参数的优化。例如，剪枝算法可以减少网络复杂性，构造算法如CC算法用于网络构建，进化算法如遗传算法则用于网络结构的进化优化。参数优化方法如最优停止策略、主动学习和神经网络集成可以提升网络性能。 本书《神经网络结构设计的理论与方法》详细介绍了神经元模型、学习规则、网络结构优化设计方法，并提供了MATLAB实现代码，适合工程技术人员、学生和教师参考。内容涵盖从基本的神经元模型，如MP模型、Hebb学习规则，到多层感知器网络的BP算法，以及径向基函数神经网络(RBF)等。这些内容为深入理解和应用神经网络提供了全面的理论支持。