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第一章 绪论 1

1.1 神经网络的发展历史 1

1.2 人脑、“电脑”与神经网络 4

1.3 研究内容与教材组织 7

思考练习题 7

第二章 神经网络基础知识 8

2.1 神经元模型 8

2.2 神经网络结构 13

2.3 学习与记忆 17

2.4 神经网络模型分类 25

思考练习题 27

第三章 前向网络 28

3.1 感知机 28

3.2　 BP网络 34

3.3 竞争学习网络 41

思考练习题 48

第四章 Hopfield网络 49

4.1 引言 49

4.2 离散Hopfield网络 50

4.3 能量函数 52

4.4 学习 56

4.5 联想记忆 58

4.6 连续型Hopfield网络 60

4.7 A/D转换网络 61

4.8　 TSP问题求解 63

思考练习题 65

第五章 随机神经网络 66

5.1 引言 66

5.2 波尔茨曼机 66

5.3 高斯机 76

5.4 并行分布柯西机 80

思考练习题 82

第六章 神经计算机 83

6.1 引言 83

6.2 神经计算机的实现 85

6.3 通用神经计算机并行体系结构 88

6.4 电子神经元器件 105

6.5 光神经计算机 115

6.6 结语 127

思考练习题 127

第七章 神经网络的软件实现 129

7.1 引言 129

7.2 基于PC机的神经网络实现 129

7.3 神经网络描述语言 135

7.4 神经网络软件开发环境 139

思考练习题 144

附录 一个BP网络C语言实现源程序 145

参考文献 155