人工神经网络与模拟进化计算/信息技术丛书

    本书较系统全面地讨论了人工神经网络与模拟进化计算的理论和工程应用。特别在学习理论与网络结构选择、动态神经网络、自组织网络、贝叶斯方法的应用以及模拟进化计算中的一些现论问题等方面的论怵更为系统深入。     编写中结合了编者多年为研究生讲授这方面课程的教学经验和一些科研成果，同时参考了国内外有关书籍和教材的大量最新文献资料。内容深入浅出，并尽量反映这一领域的最新进展和发展方向；书中附有习题和丰富的参考文献，便于自学。     本书适合作为研究生课程的教材，或作为希望深入学习神经网络和进化计算的科技工作者的自学参考书。

第1章  绪论   1.1神经网络的发展与应用   1.2人工神经元模型   1.3用有向图表示神经网络   1.4网络结构及工作方式   1.5NN的学习   习题   参考文献 第2章  前馈网络   2.1线性阈值单元   2.2多层前馈网络的计算能力及函数逼近   2.3感知器学习算法   2.4反向传播学习算法   2.5改进反向传播算法收敛速度的措施   2.6多层前馈网络作用的分析   2.7应用举例――手写体数字识别   习题   参考文献 第3章  径向基函数网络   3.1ψ可分性   3.2函数逼近与内插   3.3正规化理论   3.4RBF网络的学习   3.5RBF网络的一些变形   3.6CMAC网络   3.7概率神经网络   3.8小波网络   3.9泛函连接网络   参考文献 第4章  学习理论与网络结构选择   4.1学习的统计性能   4.2学习的复杂性问题   4.3学习的动态特性   4.4推广问题   4.5预测学习   4.6网络模型选择   4.7符号学习与神经网络结合   4.8支承向量机   4.9新一代神经元模型及其能力的研究   习题   参考文献 第5章  反馈网络秘联想存储器   5.1联想存储器   5.2反馈网络   5.3用反馈网络作联想存储器   5.4相关学习算法   5.5容量分析   5.6伪逆学习算法   5.7基于线性可分性的学习算法   5.8Li与Michel的设计方法   5.9线性规划方法   5.10多余吸引子问题   5.11双向联想存储器   5.12玻耳兹曼机   习题   参考文献 第6章  网络用于优化计算   6.1概述   6.2Hopfield网络用于求解优化问题   6.3CHNN用于优化时存在的问题   6.4神经网络用于求解货流问题   6.5用于解数学规划的电路举例   6.6在通信网络中的应用举例   习题   参考文献 第7章  自组织系统(Ⅰ)――Hebb学习   7.1引言   7.2自组织特征检测――一个简单的实验   7.3主成分分析   7.4单个神经元抽取最大主分量   7.5单层网络用于抽取一组主分量   7.6有侧向连接的自适应PCA   7.7最小均方误差重建学习   7.8次分量的撮和应用   7.9PCA算法的进一步扩展   7.10用于牲抽取的网络   7.11独立成分分析   习题   参考文献 第8章  自组织系统(Ⅱ)――竞争学习   8.1Hamming网络与WTA网络   8.2自组织特征映射   8.3等效的SOFM算法   8.4向量量化   8.5广义向量量化   8.6讨论   8.7应用举例――指纹识别   8.8自适应共振理论   习题   参考文献 第9章  自组织系统(Ⅲ)――基于信息论的模型   9.1信息论简介   9.2最大信息保持原则   9.3拓扑有序映射的产生   9.4基于最大熵原则拓扑映射   习题   参考文献 第10章  动态信号与系统的处理   10.1延时单元网络   10.2时空元模型   10.3部分反馈网络   10.4有反馈网络的学习算法   10.5应用举例   10.6讨论   10.7再励学习的主要算法   10.8再励学习在控制中的应用举例   习题   参考文献 第11章  神经网络中的动力学问题   11.1运动稳定性的基本知识   11.2反馈网络的基本模型及其稳定性   11.3递归反传算法   11.4混沌神经网络的视频介绍   习题   参考文献 第12章  模块化神经网络   12.1引言   12.2混合专家网络   12.3混合专家网络   12.4应用举例   习题   参考文献 第13章  误差函数与参数优化方法 第14章  贝叶斯方法   14.1网络权值的贝叶学习   14.2贝叶斯模型选择   14.3贝叶斯阴阳系统理论简介   习题   参考文献 第15章  神经网络在信号处理中的应用   15.1引言   15.2用泛函对物理系统建模 第16章  进化概论与进化策略 第17章  遗传算法及其理论分析 第18章  遗传算法的设计与实现 第19章  遗传算法在神经网络中的应用 第20章  遗传算法在作业调度中的应用 索引