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第一章　概论1

1.1 引言1

1.2　神经网络的特点和功能2

1.3　人工神经网络研究发展简史6

1.4　神经网络研究内容和应用前景8

第二章　神经网络的基本概念10

2.1　神经元模型10

2.2　神经网络的主要类型13

2.3　神经网络的学习规则16

2.4　神经网络系统的稳定性18

第三章　神经网络基本模型20

3.1 多层前向BP网络20

3.1.1 BP网络的结构20

3.1.2　BP网络的学习算法21

3.2　Hopfield网络24

3.2.1　Hopfield网络的结构24

3.2.2　离散Hopfield网络及稳定性25

3.2.3　连续型Hopfield网络及稳定性26

3.3 随机型BM网络28

3.3.1　BM网络的功能结构28

3.3.2　BM网络的运行机理和学习算法29

3.4　Kohonen自组织特征映射网络31

3.5　模糊神经网络33

3.5.1　几种基本模糊神经元33

3.5.2　模糊神经网络模型35

第四章　神经网络系统的模拟实现和开发技术39

4.1　神经网络计算机的体系结构39

4.2 直接基于硬件的神经网络计算机实现41

4.3　神经网络的软件实现方法47

第五章　神经网络专家系统构造方法及应用69

5.1　专家系统的发展与现状69

5.2 神经网络专家系统基本原理和结构71

5.2.1　神经网络专家系统的基本原理71

5.2.2　神经网络专家系统的基本结构72

5.3　知识的神经网络表示、获取及推理73

5.3.1　知识表示的神经网络方法73

5.3.2　神经网络系统的知识获取74

5.3.3　神经网络系统的并行推理机制75

5.4 神经网络专家系统混合构建模型及应用77

5.4.1 神经网络专家系统构建模型77

5.4.2　神经网络专家系统应用实例80

第六章　设备故障诊断的神经网络方法与应用82

6.1 设备故障诊断技术的发展现状和趋势82

6.2 基于神经网络的设备故障诊断模型85

6.2.1　基于神经网络的设备故障诊断数学描述86

6.2.2　基于前馈网络的故障诊断模型87

6.2.3　双向联想神经网络的故障诊断模型88

6.3　设备故障诊断神经网络系统建造过程和方法90

第七章　神经优化计算原理及应用94

7.1　神经优化计算的基本原理及过程94

7.2 几种优化问题的Hopfield网络实现96

7.2.1　线性规划问题的神经优化计算96

7.2.2　一般二次神经优化方法99

7.2.3　非线性优化问题的神经计算101

7.2.4　组合优化的神经网络计算104

7.3　神经网络优化计算的工程应用107

7.3.1　机械结构分析与优化的神经网络法107

7.3.2　生产线作业调度问题的神经网络法110

第八章　神经网络智能控制方法及其应用113

8.1 引言113

8.2 基于神经网络的智能控制系统模型114

8.3 基于Hopfield网络模糊实时控制系统的设计117

8.4　神经网络用于工况监测与控制120

8.4.1　制造过程在线控制的特点120

8.4.2　基于神经网络的钻头磨损监控121

8.4.3　基于人工神经网络的砂轮监控123

8.4.4　用神经网络控制复杂曲面加工124

参考文献127