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人工神经网络导论依照简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络。内容包括：智能系统描述模型、人工神经网络方法的特点；基本人工神经元模型，人工神经网络的基本拓扑特性，存储性能及学习；感知器与线性不可分问题，Hebb学习律，Delta规则；BP算法及其原理分析，算法改进讨论；对传网的结构及其运行，对传网的初始化与训练算法；统计网络的训练与收敛分析；Hopfield网络及稳定性，Boltzmann机；双联存储网络的结构及训练；ART模型的结构分析与实现。
人工神经网络导论目录
第一章 引言.
1.1 人工神经网络的提出
1.1.1 智能与人工智能
1.1.2 物理符号系统
1.1.3 联接主义观点
1.1.4 两种模型的比较
1.2 人工神经网络的特点
1.2.1 人工神经网络的概念
1.2.2 学习能力
1.2.3 基本特征的自动提取
1.2.4 信息的分布存放
1.2.5 适用性问题
1.3 历史回顾
1.3.1 萌芽期
1.3.2 第一高潮期
1.3.3 反思期
1.3.4 第二高潮期
1.3.5 再认识与应用研究期 
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