《人工神經網路基礎》內容提要
本書以信號與信息處理、模式識別與智慧型系統等學科為背景，介紹本書內容深入淺出，語言通俗易懂。在每章最後，結合本章的關鍵問題給出了思考與討論題目，以引起讀者對這些問題更多地關注或者在教學環節中進行討論。
本書可作為本科高年級學生和碩士生教材，也可供相關專業技術人員自學參考。
編輯推薦
本書是為信號與信息處理、模式識別與智慧型系統等學科的本科高年級學生和碩士生編寫的教材，也是相關專業技術人員自學人工神經網路的入門參考書。 全書共分7個章節，以信號與信息處理、模式識別與智慧型系統等學科為背景，對人工神經網路的基礎知識作了介紹，具體包括前向多層網路、Hopfield網路、波爾茲曼機（BM）網路簡介、自組織特徵映射網路（SOFM）、ART網路等。該書可供各大專院校作為教材使用，也可供從事相關工作的人員作為參考用書使用。目錄
第1章 緒論1.1 引言
1.2 生物神經元和生物神經網路簡介
1.3 人工神經元和人工神經網路人工神經網路的基礎知識。為了更好地學習人工神經網路的需要，在不同章節較多而通俗地插入介紹了生物神經系統的結構和功能特點以及人類認知心理學等方面的有用知識。對BP型前向多層網路、Hopfield網路、波爾茲曼機機率型網路、自組織特徵映射網路和自適應諧（ART）網路等基本類型的人工神經網路進行了較為詳細的和基礎性的介紹。
思考與討論
參考文獻
第2章 前向多層網路
2.1 人工神經網路入門：單個神經元分類識別器
2.2 感知機：歷史和概念
2.3 前向多層網路誤差反向傳遞算法：BP網路
2.4 BP網路及有教師學習的概念模型
2.5 BP網路套用舉例
2.6 徑向基函式網路
第3章 Hopfield網路
3.1 引言
3.2 網路模型
3.3 Hopfield網路的聯想記憶功能
3.4 Hopfield網路的最最佳化處理和計算功能
第4章 波爾茲曼機（BM）網路簡介
4.1 概述
4.2 波爾茲曼機的基本原理
4.3 波爾茲曼機的實驗套用舉例
4.4 波爾茲曼機小結
第5章 自組織特徵映射網路（SOFM）
5.1 引言
5.2 自組織特徵提取的算法及其數學證明
5.3 競爭學習和自穩定學習
5.4 Kohonen網路：具有確定側反饋的多神經元SOFM網路
5.5 SOFM網路套用舉例：Kohonen神經網路語音打字機
第6章 ART網路
6.1 引言
6.2 ART-1網路
6.3 ART-2網路
6.4 ART-3網路簡介
6.5 結語
第7章 人工神經網路的軟體實踐和仿真
7.1 引言
7.2 利用參數和函式進行網路設計和仿真示例
7.3 MATLAB的GUI設計與分析
7.4 人工神經網路的Simulink仿真
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