人工神经网络理论及应用
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作者韩力群，施彦编著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111559443
出版时间2017-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数271页
字数424千字
定价39.8元
货号SC:9787111559443
上书时间2024-06-25
商品详情
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作者简介:
韩力群，工学博士，北京工商大学计算机与信息工程学院教授，北京科技大学、北京邮电大学客座教授。长期从事神经网络理论及应用、模式识别与智能系统、智能控制等人工智能领域的研究与教学，主持和主研各类科研与教研项目40余项，发表论文近150篇，出版学术著作15部，获国家发明专利4项。韩力群教授曾任中国人工智能学会第五届、第六届理事会副理事长，教育部自动化专业第壹届、第二届教学指导委员会委员。现任中国人工智能学会智能产品与产业工作委员会主任，中国计算机用户协会仿真应用分会副理事长，全国智能机器人创新联盟常务副理事长兼秘书长，（国家体育总局）中国素质体育机器人运动工作委员会副主任兼专家委主任，（教育部）全国学校机器人联盟副主席，核心期刊《计算机仿真》编委会副主任、《智能系统学报》编委会副主任。
施彦，博士，北京工商大学副教授。2000年北京理工大学获工学学士学位（工业自动化），2005年获博士学位（控制理论与控制工程），同年到北京工商大学任教。曾赴美国明尼苏达大学和清华大学作双语教学培训和人工智能方向访问研究。长期从事人工智能、智能信息处理以及仿真等领域的教学工作，并围绕化工、农业、物流、经济等行业的智能信息处理和决策问题开展科学研究。发表相关论文十余篇，出版学术著作3部。
精彩内容:
众所周知， 计算机是目前功能不错大的信息处理工具。在数值运算和逻辑运算方面的准确与高速极大地拓展了人脑的能力， 从而在信息处理和控制决策等各方面为人们提供了实现智能化和自动化的优选手段。然而， 由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理， 基于程序存取进行工作的， 历经半个多世纪的发展， 其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则， 因而在学习认知、记忆联想、推理判断、综合决策等很多方面的信息处理能力还远不能达到人脑的智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展， 这方面的问题日趋尖锐， 促使科学家和技术专家寻找解决问题的新出路。 当人们的思路转向研究精妙的人脑结构模式和信息处理机制时， 推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和脑模型的研究。随着对生物脑的深入了解， 人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的启蒙期和低潮期后， 人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了快速发展的新时期。特别是２０ 世纪８０ 年代以来， 神经网络的结构与功能逐步改善， 运行机制渐趋成熟， 应用领域日益扩大， 在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力， 取得了丰硕的成果。 为了适应人工神经网络应用不断深化的形势， 大力普及人工神经网络的学科知识， 迅速培养应用人工神经网络的技术人才， 国内各高校均已在研究生及本科教育阶段开设了人工神经网络课程。特别是２００４ 年以来， 国内已有许多高校设立了“智能科学与技术” 本科专业， 而神经网络课程作为一类重要的
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内容简介:
该书系统地论述了人工神经网络的主要理论、设计基础及应用实例，旨在使读者理解和熟悉神经网络的基本原理和主要应用，掌握它的结构和设计应用方法，为深入研究和应用开发打下基础。为了便于读者理解，书中尽量避免烦琐的数学推导，加强了应用举例，并在内容的选择和编排上注意到读者初次接触新概念的易接受性和思维的逻辑性，也注意引入目前神经网络研究领域的前沿知识如深度网络等。为便于读者能将理论转化为应用，在主要章节的后都给出了MATLAB的应用例子，并对程序和结果进行了详细的讲解。
目录:
前言
第1章绪论1
1.1人工神经网络概述1
1.1.1人脑与计算机信息处理能力的比较2
1.1.2人脑与计算机信息处理机制的比较3
1.1.3什么是人工神经网络4
1.2人工神经网络发展简史5
1.2.1启蒙时期5
1.2.2低潮时期7
1.2.3复兴时期8
1.2.4新时期9
1.2.5海量数据时代12
1.2.6国内研究概况12
1.3神经网络的基本特征与功能13
1.3.1神经网络的基本特点13
1.3.2神经网络的基本功能13
1.4神经网络的应用领域15
1.41信息处理领域15
1.4.2自动化领域16
1.4.3工程领域16
1.4.4医学领域17
1.4.5经济领域17
本章小结18
习题19
第2章人工神经网络建模基础20
2.1脑的生物神经系统概述20
2.1.1人体神经系统的构成20
2.1.2高级中枢神经系统的功能21
2.1.3脑组织的分层结构22
2.2生物神经网络基础23
2.2.1生物神经元的结构23
2.2.2生物神经元的信息处理机理24
2.3人工神经元模型26
2.3.1神经元的建模26
2.3.2神经元的数学模型27
2.3.3神经元的变换函数28
2.4人工神经网络模型30
2.4.1网络拓扑结构类型30
2.4.2网络信息流向类型31
2.5神经网络学习32
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