"《人工神经网络实用教程》是一本详细阐述神经网络理论和实践的教程,涵盖多种神经网络模型和学习算法,同时结合MATLAB工具进行深入解析。本书旨在帮助读者理解和掌握神经网络的基本概念、特点及其在各个领域的应用。通过实例和练习题,读者可以提升神经网络的理论知识和实际操作能力。"
本书分为五大部分,首先在前言和第1章介绍了神经网络的基础知识。神经网络的概念源于生物神经元,通过模拟其结构和功能,构建了人工神经元模型。书中详细讨论了神经网络的结构,包括单个神经元和多层网络,以及它们的工作方式和学习过程。神经网络的主要特点,如并行处理、非线性映射和自我学习能力,也在此部分得到阐述,并探讨了神经网络在分类、识别、预测等领域的广泛应用。
第2章是本书的核心,详细讲解了多种实用神经网络模型及其学习算法。包括简单但基础的感知器网络,用于二分类问题;线性神经网络,用于解决线性可分问题;反向传播(BP)神经网络,能够处理非线性问题;径向基函数(RBF)网络,用于近似函数和数据分类;自组织神经网络,如自组织特征映射(SOM),用于数据聚类;学习向量量化(LVQ)网络,用于监督学习;Elman网络,处理时间序列数据;Hopfield网络,用于联想记忆和优化问题;以及Boltzmann机,一种基于概率的模型。每种网络模型都配有相应的MATLAB实现,帮助读者理解并实践这些算法。
第3章关注神经网络的优化方法,特别是对BP网络学习算法的改进,如消除样本输入顺序的影响、添加动量项和自适应调整参数,以提高学习效率和网络性能。
第4章介绍了nnToolKit神经网络工具包,这是用于神经网络建模和训练的一个MATLAB工具箱,提供了更高级的功能和接口,便于用户进行神经网络建模和实验。
第5章和第6章涉及MATLAB混合编程技术,讲解如何将MATLAB与其他编程语言集成,以实现更复杂、高性能的神经网络应用。
最后,附录介绍了2NDN神经网络建模仿真工具,这是一个额外的资源,可以帮助读者进行神经网络的模拟和分析。
这本书是神经网络初学者和实践者的一份宝贵资料,通过系统的学习,读者不仅可以了解神经网络的理论基础,还能掌握实际应用中的关键技术和工具。