神经网络结构设计：从两层感知器到RBF网络

"神经网络的基础知识，包括神经元模型、学习规则、多层感知器网络和径向基函数(RBF)神经网络。书中详细讲解了单个神经元的分类能力，多层感知器网络的结构和BP算法，以及RBF网络的原理和应用。提供了MATLAB代码实现和对神经网络设计方法的探讨，如剪枝算法、构造算法和参数优化设计。" 神经网络是模仿生物神经系统的计算模型，广泛应用于模式识别、数据分类和预测等领域。在《两层感知器网络-无线电测向》一书中，作者深入浅出地介绍了神经网络的基本概念。 神经元模型是神经网络的核心组成部分。书中详细讨论了大脑神经细胞的结构，以及基于此构建的简单模型——MP模型，进一步引申出更普遍的神经元模型。这些模型通常包括输入、权重和激活函数，通过加权求和后经过非线性转换产生输出。 学习规则是神经元权重调整的基础。Hebb学习规则提出“一起fire，一起wire”，即相近的神经元会增强连接。离散感知器学习规则、δ学习规则（也称为Delta规则）和Widrow-Hoff学习规则（也称作LMS算法）都是监督学习下的权值更新策略，用于改善神经元的分类性能。 多层感知器网络是前馈神经网络的一种，具有至少一个隐藏层。两层感知器网络可以处理线性和非线性分类问题，单个神经元可用于两分类，而多输出神经元则能解决多分类任务。BP（Backpropagation）算法是多层感知器训练的关键，它通过反向传播误差来更新权重，实现网络的优化。 RBF神经网络是一种特殊的前馈网络，其隐藏层神经元使用径向基函数作为激活函数。RBF网络以其强大的拟合能力和快速的收敛速度被广泛应用。书中还涉及了RBF网络的生理学和数学基础，包括内插问题的解决。 此外，书中还涵盖了神经网络结构设计和优化的重要议题，如剪枝算法（如权衰减法、灵敏度计算方法和相关性剪枝方法）以及神经网络参数优化设计方法，如最优停止策略、主动学习和神经网络集成。 书中提供的MATLAB代码实例和详细讨论，为读者提供了实践神经网络模型的机会，使得理论知识能够更好地转化为实际应用。这本教材适合工程技术人员、学生和教师作为学习神经网络的参考资料。