神经网络结构设计：异或问题的实现与优化

"《实现异或问题的神经网络-无线电测向》是一本由魏海坤编著的专业书籍，针对神经网络结构设计的理论与方法进行了详细介绍。书中重点阐述了神经网络在解决异或问题中的应用，通过图2.12展示了如何利用神经网络实现1x和2x输入转换为3x输出的异或逻辑。这本书不仅介绍了神经元模型（如大脑神经细胞、MP模型和一般神经元模型），还涵盖了多种学习规则（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）。 多层感知器（MLP）是核心内容，包括两层感知器网络的应用，如单神经元用于二分类和多输出两层感知器的多分类。书中详细讲解了BP（Backpropagation，反向传播）网络，包括其结构、学习算法以及实际应用示例，同时探讨了BP算法的优缺点和改进方法。径向基函数（RBF）神经网络也在章节中占据一席之地，解释了RBF网络的结构、工作原理以及其在无线通信中的可能应用，如无线电测向中的作用。 此外，作者还讨论了影响神经网络泛化能力的因素，以及如何通过各种优化设计方法，如剪枝算法（如权衰减法、灵敏度计算和相关性剪枝）、构造算法（如CC算法和资源分配网络）、进化方法等来提升网络性能。书中提供了大量MATLAB实现代码，方便读者理解和实践。 《实现异或问题的神经网络-无线电测向》旨在为自动化、信号处理等领域工程技术人员、高年级学生、研究生及教师提供实用的神经网络设计工具和理论支持。尽管作者表示由于时间限制可能存在不足，但该书仍代表了当时国内外广泛使用的典型神经网络设计方法。对于希望深入理解神经网络并在实践中应用的人来说，这是一本不可多得的参考资料。"