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第1章 绪论1

1.1　神经网络的概念与分类1

1.2　神经网络的基本特征和基本功能3

1.3　神经网络的基本性质、优点及应用5

1.4　神经网络的性能指标及研究内容6

1.5　神经网络的发展简史、存在问题及发展趋势7

1.6　神经网络的电磁应用11

参考文献12

第2章　基础知识16

2.1　神经网络模型16

2.2　神经网络的训练和学习22

2.3　神经网络的泛化能力26

2.4　神经网络训练用样本27

参考文献32

第3章　BP神经网络33

3.1　BP神经网络结构33

3.2　BP学习算法35

3.3　BP神经网络应用要点38

3.4　BP算法的不足及改进42

3.5　应用BP神经网络进行微带贴片天线设计48

参考文献57

第4章　RBF神经网络60

4.1　网络结构和工作原理60

4.2　网络的生理学基础和数学基础62

4.3　常用的学习算法66

4.4　网络的特点及注意事项71

4.5　RBF神经网络与BP神经网络的比较72

参考文献73

第5章　Hopfield神经网络74

5.1 Hopfield神经网络简介74

5.2　神经动力学74

5.3 Lyapunov定理75

5.4 连续Hopfield神经网络77

5.5　离散Hopfield神经网络80

5.6　Hopfield神经网络应用82

5.7 Hopfield神经网络特点84

参考文献84

第6章　随机神经网络86

6.1 Boltzmann机86

6.2 神经网络的随机训练95

6.3 模拟退火算法99

参考文献103

第7章　遗传神经网络104

7.1　遗传算法104

7.2　遗传神经网络原理及实现125

7.3　遗传神经网络应用138

参考文献144

第8章　粒子群神经网络148

8.1　粒子群优化算法148

8.2 粒子群神经网络原理及实现171

8.3 粒子群神经网络应用176

参考文献179

第9章　模糊神经网络183

9.1　模糊理论183

9.2　模糊神经网络原理及实现194

9.3　模糊神经网络应用206

参考文献230

第10章　混沌神经网络234

10.1　混沌理论234

10.2　混沌神经网络原理及实现253

10.3　混沌神经网络应用266

参考文献279

第11章　小波神经网络283

11.1　小波分析283

11.2　小波神经网络原理及实现297

11.3　小波神经网络应用308

参考文献318

第12章　神经网络集成321

12.1　神经网络集成基本知识321

12.2　神经网络集成的应用328

参考文献343

附录346

附录1　BP神经网络源程序346

附录2　基于梯度算法的RBF神经网络源程序349

附录3　基于聚类法的RBF神经网络源程序351

附录4　基于正交最小二乘算法的RBF神经网络源程序353

附录5　遗传算法源程序355

附录6　粒子群算法源程序359

附录7　粒子群算法优化神经网络源程序361

附录8　粒子群算法和BP算法相结合优化神经网络源程序（1）367

附录9　粒子群算法和BP算法相结合优化神经网络源程序（2）369

附录10　小波神经网络源程序372

附录11 基于十进制粒子群优化算法的神经网络集成源程序376

附录12　基于二进制粒子群优化算法的神经网络集成源程序381