第1章 概述

• 人工神经网络研究与发展
• 生物神经元
• 人工神经网络的构成

第2章 人工神经网络基本模型

• MP模型
• 感知器模型
• 自适应线性神经元

第3章 EBP网络(反向传播算法）

• 含隐层的前馈网络的学习规则
• Sigmoid激发函数下的BP算法
• BP网络的训练与测试
• BP算法的改进
• 多层网络BP算法的程序设计
  多层前向网络BP算法源程序

第4章 Hopfield网络模型

• 离散型Hopfield神经网络
• 连续型Hopfield神经网络
• Hopfield网络模型源程序
• 旅行商问题(TSP)的HNN求解
• Hopfield模型求解TSP源程序

第5章 随机型神经网络

• 模拟退火算法
• Boltzmann机
• Boltzmann机模型源程序
• Gaussian机

第6章 自组织神经网络

• 竞争型学习
• 自适应共振理论(ART)模型
• 自组织特征映射(SOM)模型
• CPN模型

第7章 联想记忆神经网络

• 联想记忆基本特点
• 线性联想记忆LAM模型
• 双向联想记忆BAM模型
• 时间联想记忆TAM模型
• Hopfield模型联想记忆源程序

第8章 CMAC模型

• CMAC模型
• CMAC映射算法
• CMAC的输出计算
• CMAC控制器模型

PPT讲稿下载：人工神经网络讲稿.ppt