本书精选了人工神经网络的经典内容，主要阐述人工神经网络的一般原理和基本思想，并在此基础上突出了人工神经网络在自动控制和模式识别中的应用。篇章安排上注意了先理论后实践，全书共11章。第1-2章主要介绍了人工神经网络与人工智能的关系、人工神经网络的研究的基本情况与人工神经网络的基本原理等内容。第3-9章分别介绍了感知器、BP神经网络、径向基神经网络、反馈式人工神经网络、自组织竞争人工神经网络、CMAC神经网络与模糊神经网络等内容。第10章对神经网络的优化方法进行了讨论，第11张简要介绍了神经网络在自动控制中的应用。

第一章  绪论                          1    1.1  人类的智能与思维                          1      1.1.1  智能                          1      1.1.2  思维                          2    1.2  人工智能                          3      1.2.1  人工智能的主流学派                          3      1.2.2  机制主义方法与人工智能统一                          4      1.2.3  人工智能的研究内容                          4    1.3  人脑与“电脑”的信息处理机制                          5    1.4  人工神经网络的研究溯源                          5    1.5  人工神经网络的分类                          8    1.6  人工神经网络的特点                          8    1.7  人工神经网络的功能                          9    1.8  人工神经网络的应用                          10    思考题                          11第二章  人工神经网络的基本原理                          12    2.1  生物神经网络                          12      2.1.1  生物神经元的结构                          12      2.1.2  生物神经元的信息处理机理                          13      2.1.3  生物神经网络的结构                          15      2.1.4  生物神经网络的信息处理                          16    2.2  人工神经元的数学建模                          17      2.2.1  MP模型                          17      2.2.2  常用的神经元数学模型                          19    2.3  人工神经网络的结构建模                          22      2.3.1  网络拓扑类型                          22      2.3.2  网络信息流向类型                           23      2.3.3  人工神经网络结构模型的特点                          24    2.4  人工神经网络的学习                          24    思考题                          26第三章  感知器                          27    3.1  感知器的结构与功能                          27      3.1.1  单层感知器的网络结构                          27      3.1.2  单层感知器的功能分析                          28    3.2  感知器的学习算法                          32    3.3  感知器的局限性与改进方式                          34    3.4  多层感知器                          35    3.5  感知器神经网络的MATLAB仿真实例                          37      3.5.1  常用的感知器神经网络函数                          37      3.5.2  仿真实例                          39    思考题                          43
第四章  BP神经网络                          44    4.1  BP网络的模型                          44    4.2  BP网络的学习算法                          45      4.2.1  BP算法推导                          45      4.2.2  BP算法的程序实现                          47    4.3  BP网络的功能与数学本质                          49      4.3.1  BP神经网络的功能特点                          49      4.3.2  BP神经网络的数学本质                          50    4.4  BP网络的问题与改进                          50      4.4.1  BP神经网络存在的缺陷与原因分析                          50      4.4.2  传统BP算法的改进与优化                          51      4.4.3  深度神经网络                          53    4.5  BP网络的设计                          54      4.5.1  输入/输出变量的确定与训练样本集的准备                          54      4.5.2  BP网络结构设计                          56      4.5.3  网络训练与测试                          57    4.6  BP网络的MATLAB仿真实例                          58     4.6.1  BP神经网络的MATLAB工具箱                          58      4.6.2  BP网络仿真实例                          59    4.7  基于BP算法的一级倒立摆神经网络控制                          64      4.7.1  倒立摆系统                          64      4.7.2  仿真模型的建立                          65      4.7.3  BP神经网络控制器的设计                          65      4.7.4  神经网络控制器控制仿真实验                          68      4.7.5  神经网络实物控制实验                          69    思考题                          70第五章  径向基神经网络                          71    5.1  径向基网络的模型                          71      5.1.1  正规化RBF网络                          71      5.1.2  广义RBF网络                           73      5.1.3  RBF网络的生理学基础                          73      5.1.4  RBF网络的数学基础                          74      5.1.5  函数逼近与模式分类问题举例                          76    5.2  径向基网络的学习算法                          79      5.2.1  数据中心的确定                          79      5.2.2  扩展常数的确定                          80      5.2.3  输出权向量的确定                          80      5.2.4  梯度下降法同时获取数据中心、扩展系数与权向量                          81    5.3  径向基网络的特性分析                          82      5.3.1  RBF神经网络的特点                          82      5.3.2  RBF神经网络与BP神经网络的比较                          82      5.3.3  RBF神经网络应用的关键问题                          82    5.4  其他径向基网络                          83      5.4.1  广义回归神经网络                          83      5.4.2  概率神经网络                          85    5.5  径向基网络的MATLAB仿真实例                          87      5.5.1  RBF网络的MATLAB工具箱                           87      5.5.2  仿真实例                          88    思考题                          91第六章  反馈式神经网络                          92    6.1  Elman神经网络                          92      6.1.1  Elman神经网络的结构                          92      6.1.2  Elman神经网络学习算法                          93      6.1.3  Elman神经网络的应用                          94    6.2  离散Hopfield神经网络                          94      6.2.1  离散Hopfield神经网络的模型                          94      6.2.2  离散Hopfield神经网络的运行规则                          95      6.2.3  离散Hopfield神经网络的运行过程                          95    6.3  连续Hopfield神经网络                          100     6.3.1  连续Hopfield神经网络的网络模型                          100      6.3.2  连续Hopfield神经网络的稳定性分析                          102    6.4  Hopfield神经网络的应用                          102      6.4.1  联想记忆                          103      6.4.2  优化计算                          104    6.5  反馈神经网络的MATLAB仿真实例                          104      6.5.1  Elman神经网络的MATLAB实现                          104      6.5.2  Hopfield神经网络的MATLAB实现                          106    思考题                          108第七章  自组织竞争神经网络                          110    7.1  模式分类的基本概念                          110      7.1.1  分类与聚类                          110      7.1.2  相似性测量                          110    7.2  基本竞争型神经网络                          111      7.2.1  基本竞争型神经网络结构                          111      7.2.2  竞争学习策略                          112      7.2.3  特性分析                          117    7.3  自组织特征映射神经网络                          117      7.3.1  SOM网的拓扑结构                          117      7.3.2  SOM网的工作原理                          117      7.3.3  SOM网的学习算法                          118      7.3.4  SOM网的功能应用                          121    7.4  自适应共振理论(ART) 神经网络                          122      7.4.1  ART模型                          122      7.4.2  ART算法原理                          123    7.5  学习向量量化（LVQ）神经网络                          124      7.5.1  LVQ神经网络结构                          124      7.5.2  LVQ神经网络的学习算法                          124    7.6  对偶网络（CPN）神经网络                          125      7.6.1  CPN神经网络结构                          125      7.6.2  CPN神经网络的学习算法                          125    7.7  自组织竞争网络的MATLAB仿真实例                          126      7.7.1  重要的自组织网络函数                          126      7.7.2  自组织网络应用举例                          128    思考题                          132第八章  CMAC网络                          133    8.1  CMAC网络工作原理                          133      8.1.1  CMAC网络的生理学基础                          133      8.1.2  CMAC网络的基本思想                          133    8.2  CMAC模型结构                          134    8.3  CMAC学习算法                         135    8.4  CMAC网络的讨论                          137      8.4.1  CMAC网络的特点                          137      8.4.2  CMAC与BP神经网络的比较                          137      8.4.3  CMAC与RBF神经网络的比较                          138    思考题                          139第九章  模糊神经网络                          140    9.1  模糊控制理论基础                          140      9.1.1  模糊集合及其运算                          140      9.1.2  模糊关系与模糊逻辑推理                          141      9.1.3  模糊控制                          142    9.2  模糊系统和神经网络的联系                          145      9.2.1  模糊系统和神经网络的区别                          145      9.2.2  模糊系统和神经网络的等价性                          146    9.3  模糊系统与神经网络的融合                          147    9.4  ANFIS                          148      9.4.1  自适应网络                          149      9.4.2  ANFIS的结构                          149      9.4.3  ANFIS的学习算法                          151      9.4.4  ANFIS的特点                          152    9.5  模糊神经网络仿真实例                          152      9.5.1  MATLAB模糊逻辑工具箱                          152      9.5.2  仿真实例                          153      9.5.3  倒立摆的模糊神经网络控制                          156    思考题                          159第十章  神经网络的优化                          160    10.1  神经网络的优化方法                          160      10.1.1  网络结构的优化                          160      10.1.2  训练算法的优化                          160    10.2  基于遗传算法的神经网络优化                          161      10.2.1  遗传算法                          161      10.2.2  遗传算法优化神经网络的权值训练                          164      10.2.3  遗传算法优化神经网络的网络结构                          164    10.3  基于粒子群算法的神经网络优化                          165      10.3.1  粒子群算法                          165      10.3.2  粒子群算法优化神经网络的权值训练                          167    10.4  基于混沌搜索算法的神经网络优化                          168      10.4.1  混沌现象                          168      10.4.2  混沌优化算法原理                          170      10.4.3  混沌优化算法优化神经网络的权值训练                          170    思考题                          170第十一章  深度神经网络                          171    11.1  深度信念网络（DBNs）                          171      11.1.1  基础知识                          171      11.1.2  DBNs的结构                          172      11.1.3  DBNs的特点                          173      11.1.4  DBNs学习算法                          174      11.1.5  DBNs的应用                          175    11.2  卷积神经网络（CNNs）                          178      11.2.1  基础知识                          178      11.2.2  CNNs的结构                          179      11.2.3  CNNs的特点                          180      11.2.4  CNNs学习算法                          180      11.2.5  CNNs的应用                          181    11.3  深度神经网络的MATLAB仿真实例                          182      11.3.1  DBNs的MATLAB工具箱                          183      11.3.2  DBNs的仿真实例                          183      11.3.3  CNNs的MATLAB工具箱                          186      11.3.4  CNNs的仿真实例                          187    思考题                          189第十二章  神经控制                          190    12.1  控制理论的发展                          190    12.2  智能控制                          191      12.2.1  智能控制的产生                          191      12.2.2  智能控制的分类                          192      12.2.3  智能控制系统的组成                          193    12.3  基于神经网络的辨识器                          194      12.3.1  系统辨识的基本原理                          194      12.3.2  神经网络系统辨识典型结构                          196    12.4  基于神经网络的控制器                          198      12.4.1  神经网络控制的基本思想                          198      12.4.2  神经网络控制系统典型结构                          198    思考题                          203参考文献                          204