韩力群《人工神经网络教程》详解：从基础到应用全面指南

《工神经网络教程》是由韩力群编著的一本智能科学与技术本科专业系列教材，专为高校控制与信息类专业研究生、智能科学技术专业本科生以及科技人员提供深入理解人工神经网络的理论和应用指南。本书共分为11章，内容涵盖了人工神经网络的广泛领域，包括其发展历史、基本特点与功能、生物神经系统的基础、人工神经元模型和网络模型的构建，以及各种类型的神经网络如感知器、自组织竞争网络、径向基函数网络、反馈神经网络、小脑模型神经网络、支持向量机、遗传算法与神经网络进化等。 第1章绪论介绍了人工神经网络的概述，包括其起源和发展历程，强调了神经网络在处理复杂问题中的基本特点和广泛应用，如模式识别、机器学习等。本章通过简明易懂的方式引导读者理解神经网络的核心概念，并设置了思考与练习，以便加深理解。 第2章至第10章则深入到神经网络的各个层面。第2章讲解了神经网络的建模基础，包括生物神经系统的概念，人工神经元模型的构建，以及神经网络的学习过程。第3章至第4章分别详细探讨了感知器神经网络、自组织竞争网络的原理和应用，如误差反传算法、BP算法及其改进，以及学习向量量化和自适应共振理论网络。后续章节继续扩展，涵盖了径向基函数网络的特性，反馈神经网络和小脑模型神经网络的结构，以及支持向量机这一强大的机器学习工具。 第9章将遗传算法与神经网络结合，展示了如何利用进化策略优化神经网络的设计。第10章讨论了神经网络系统的整体设计，包括软硬件实现，为实际应用提供了全面的指导。 最后，第11章阐述了人工神经网络的更深层次概念——人工神经系统，包括其体系结构、控制特性和信息模式。全书强调了理论与实践的结合，通过实例分析帮助读者巩固理论知识并培养解决问题的能力。 总结起来，《工神经网络教程》是一本既具备理论深度又注重实践应用的教材，不仅介绍了神经网络的基础理论，还提供了丰富的应用案例，为学习者提供了扎实的神经网络知识体系和实际操作技巧，是人工智能和机器学习领域的必备参考资料。