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人工神经网络专题知识专家讲座
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蒋宗礼
软件学科部
联络电话：67392508
Email：******@
办公地点：信息北楼214
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教材
书名：《人工神经网络导论》
出版社：高等教育出版社
出版日期：年8月
定价：
作者：蒋宗礼
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主要参考书目
1、Philip D. Wasserman， Neural Computing: Theory and Practice，Van Nostrand Reinhold，1989
2、胡守仁、余少波、戴葵，神经网络导论，国防科技大学出版社，1993年10月
3、杨行峻、郑君里，人工神经网络，高等教育出版社，1992年9月
4、闻新、周露、王丹力、熊晓英，MATLAB神经网络应用设计，科学出版社，.5.
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课程目标和基本要求
作为人工神经网络入门课程，用于将学生引入人工神经网络及其应用研究领域。
介绍人工神经网络及其基本网络模型，使学生
了解智能系统描述基本模型
掌握人工神经网络基本概念、单层网、多层网、循环网等各种基本网络模型结构、特点、经典训练算法、运行方式、经典问题
掌握软件实现方法。
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课程目标和基本要求
了解人工神经网络相关研究思想，从中学习开拓者们部分问题求解方法。
经过试验深入体会相关模型使用方法和性能，获取一些初步经验。
查阅适当参考文件，将所学知识与自己未来研究课题（包含硕士论文阶段研究课题）相结合起来，到达既丰富学习内容，又有一定研究和应用目标。
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主要内容
智能及其实现
ANN基础
Perceptron
BP
CPN
统计方法
Hopfield网与BAM
ART
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主要内容
第一章：引论
智能概念、智能系统特点及其描述基本模型，物理符号系统与连接主义观点及其比较；人工神经网络特点、发展历史。
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主要内容
第二章 人工神经网络基础
本章在介绍了基本神经元后，将概要介绍人工神经网络普通特征。主要包含，生物神经网络模型，人工神经元模型与经典激励函数；人工神经网络基本拓扑特征，存放类型（CAM──LTM，AM──STM）及映象，Supervised训练与Unsupervised训练。
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主要内容
第三章 感知器
感知器与人工神经网络早期发展；单层网能处理线性可分问题，而无法处理线形不可分问题，要想处理这一问题，必须引入多层网；Hebb学习律，Delta规则，感知器训练算法。
试验：实现一个感知器。
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