本书特别邀请国内神经网络及相关领域的知名专家，分别对神经网络的理论基础及典型应用进行了讨论。内容涉及神经网络的学习方法、优化计算、知识理论、流形学习、过程神经元网络、随机二元网络、离散联想记忆神经网络以及神经网络在医学数据处理、汉语认知等方面的应用。文中通过丰富的文献资料和研究工作，对当前的最新进展做出回顾和分析，对学术研究有重要的参考价值。
本书适合计算机和自动化专业的研究生、教师、工程技术人员和研究人员参考。
专题1神经网络的学习方法
1引言
2基于搜索机制的神经网络学习算法
2.1前向神经网络的BP算法
2.2BP算法的各种改进
3神经网络的规划学习方法
3.1引言
3.2神经网络的规划学习算法
3.3支持向量机的学习方法
3.4当样本集K不是线性可分的情况
4神经网络的构造性学习方法
4.1前向网络的FP算法
4.2构造性学习方法——覆盖算法
4.3覆盖算法的应用
4.4覆盖算法的改进和扩展
5覆盖算法与SVM中核函数法的关系
5.1SVM中的核函数法
5.2覆盖算法与核函数法的关系
5.3函数覆盖算法的泛化能力
6结束语
参考文献
专题2过程神经元网络的理论和应用
1引言
2过程神经元模型
2.1生物神经元的启示
2.2过程神经元模型的定义
2.3过程神经元与泛函
2.4过程神经元与复合函数
3过程神经元网络模型
3.1前馈过程神经元网络模型
3.2关于前馈过程神经网络的基本定理
3。3学习算法
3。4双隐层过程神经元网络模型
3.5离散过程神经元网络模型
4反馈过程神经元网络模型
4.1网络拓扑结构
4.2学习算法
4.3算法描述
4.4仿真实验
5输入输出均为时变函数的过程神经网络模型
5.1网络拓扑结构
5.2网络各层之间的输入输出关系
5.3学习算法
6结束语
参考文献
专题3神经计算和优化计算
1引言
2凸优化理论
3H。pfield网络稳定性分析
3.1动力系统简介
3.2连续时间Hopfield模型
3.3离散时间H。pfield网络模型的稳定性
4非线性梯度下降算法
4.1理论基础
4.2算法设计和分析
4.3结论
5支持向量机对偶规划的优化理论和算法设计及分析
5.1介绍
5.2基于一般惩罚代价函数的SVM及对偶规划
5.3对偶规划最优性方程组
5.4建立支持向量机最优性方程组
5.5基于罚函数方法的SVM优化算法设计与分析
6结束语
参考文献
专题4知识理论与神经网络
1引言
2知识概念
2.1基本概念
2.2知识的分类
2.3知识的表示
3知识度量
4知识生成
4.1归纳型知识生成
4.2演绎型知识生成
5知识激活
6神经网络与知识理论
6.1神经网络与知识生成
6.2神经网络与知识演绎
6.3神经网络与知识激活
7结束语
参考文献
专题5人工免疫系统中的克隆选择算法
1引言
2人工免疫系统进展
2.1人工免疫系统的历史
2.2人工免疫系统的研究领域
2.3人工免疫系统与其他方法的比较—
3克隆选择学说与克隆选择算子
3.1克隆选择
3.2克隆算子
4简单的克隆选择算法及其性能分析
4.1简单的克隆选择算法SCSA
4.2简单克隆选择算法的收敛性
4.3多克隆算子与单克隆算子的比较—
4.4克隆选择算法与进化算法
5改进的克隆选择算法
5.1自适应多克隆规划算法APPA
5.2自适应动态克隆算法ADCSA
5.3免疫优势克隆算法IDCA
6结论
?展望
7.1人工免疫系统存在的问题
7.2人工免疫系统进一步研究的方向
7.3基于人工免疫系统的综合集成
参考文献
专题6流形学习
1引言
1.1流形学习的研究背景
1.2流形学习的研究意义
2流形学习综述
2.1流形学习的定义
2.2流形学习的方法
3流形学习的应用
3.1可视化
3.2插值
3.3分类
3.4图像处理
3.5数据可听化
3.6其他
4流形学习若干问题的研究
4.1流形概念
4.2流形学习中的算法研究
4.3其他问题研究
5结束语
参考文献
专题7模糊蕴涵算子及其构造
1引言
2模糊蕴涵算子及其性质
3模糊蕴涵算子的伴随对
4模糊蕴涵算子的圈乘算子
5三角模、余三角模的定义和性质
6由三角模构造的模糊蕴涵算子
6.1由力迫蕴涵算子、不可分辨蕴涵算子EGodel构造的模糊蕴涵算子
6.2一类由三角模生成的蕴涵算子和传播算子
7一类由余三角模生成的蕴涵算子和合成算子
8模糊蕴涵算子0122~0147的圈乘算子
9模糊蕴涵算子的对偶算子
10结束语
参考文献
专题8随机二元网络的理论与应用
1引言
2时间域数据表示和随机神经元
2.1时间域数据表示
2.2随机神经元
3前馈型随机二元网络
3.1梯度下降学习
3.2VC维和学习样本数分析
4反馈型随机二元网络
4.1定义
4.2平稳分布
4.3模拟退火
4.4RSBN与马尔可夫随机场
4.5RSBN与Boltzmann机
4.6RSBN的学习算法
5量子二元网络
5.1量子联想记忆的实现
5.2量子纠缠的实现
6随机二元网络硬件设计
6.1完全随机序列的产生
6.2通用随机序列产生器
6.3随机神经元的构造
6.4在线学习的硬件实现
7随机二元网络应用
7.1组合优化——图对分问题
7.2模式识别
8讨论
参考文献
专题9离散联想记忆神经网络研究进展
1引言
1.1联想记忆的定义和分类
1.2联想记忆的研究重点及其设计目标
2联想记忆研究进展
2.IHopfield联想记忆
2.2双向联想记忆(BAM)
2.3其他联想模式
3应用
3.1多证据推理
3.2图像压缩
4结束语
参考文献
专题10神经网络规则抽取
1引言
2起源和发展
3规则和评价
3.1规则类型
3.2评价体系
4算法分类
4.1ADT分类学
4.2分解型算法
4.3教学型算法
4.4折中型算法
4.5复合型算法
5讨论
5.1规则抽取与连接主义
5.2“用神经网络抽取规则”和“为神经网络抽取规则”
6结束语
参考文献
专题11神经网络在医学数据处理中的应用
1引言
2医学数据处理中的神经网络
2.1单个的神经网络及其与其他方法的组合
2.2神经网络集成
2.3支持向量机
3医学数据处理的分类
3.1分类问题
3.2回归问题
3.3聚类分析
4专题综述
4.1医学图像处理
4.2传统中医的研究
5讨论
参考文献
专题12汉语认知的脑功能成像与神经网络
1引言
1.1揭示脑的奥秘是21世纪的最大挑战
1.2为什么研究汉语认知
2脑的结构与功能分区
2.1大脑皮层功能分区
2.2脑的皮层下结构
3脑功能成像技术
3.1脑功能成像技术简介
3.2脑功能成像技术的比较
3.3脑功能成像实验步骤及处理分析技术
4汉语认知研究
4.1汉语认知的脑半球偏侧化
4.2汉语认知加工是否有不同于英文加工的特殊脑区
4.3汉语拼音的对比研究
4.4汉语认知的脑内信息加工模式
5汉语认知脑区间的相互作用及脑内信息加工模式分析示例
5.1研究目标
5.2研究背景
5.3实验材料和方法
5.4数据处理分析
5.5实验结果
5.6结果讨论
5.7初步结论
6本领域研究存在的问题及未来趋势
6.1脑功能成像技术的局限
6.2认知任务的个体差异
6.3认知任务操作中伴随的意识、情绪等成分
6.4神经建模方法的未来
6.5脑研究需要全球性的科研大合作：全球知识管理系统的建立
6.6多学科交叉的神经信息学研究方法
6.7结语
参考文献
专题13认知心理学与神经网络
1引言
2联结主义认知心理学的基本思想
2.1联结主义的基本含义
2.2亚符号范式
2.3联结主义心理学的若干假设
2.4联结主义心理学的特征
3联结主义对于知觉效应的研究
3.1问题的提出
3.2级连相关模型
3.3实验研究
4Stroop任务
4.1Stroop任务的模型框架
4.2神经网络模型
5记忆
5.1联想记忆
5.2语义记忆
5.3记忆和表征
5.4内隐记忆和外显记忆
6语言
6.1关于词汇发音的模型
6.2词汇命名模型和吸引子模型
6.3神经网络对于语言规则的表征和推导
6.4人称代词的获得问题
6.5汉语认知研究—
7问题解决的研究
7.1儿童关于“天平问题”的判断
7.2距离、时间和速度问题
8知识的组织
8.1信息加工理论的模型
8.2联结主义理论的模型
9决策
9.1研究设计
9.2实验
9.3模拟
9.4结果和讨论
9.5结论
10认知发展问题
10.1计算发展心理学
10.2已经得到的有意义的结论
10.3目前尚存的问题
11联结主义和认知测量
11.1问题的提出
11.2联结主义模型
11.3连续记分IRT模型
11.4计算机模拟实验的设计和实施
12展望
12.1已经取得的进展
12.2存在的问题和今后的研究课题
参考文献
第一台电子计算机诞生于20世纪40年代。 到目前为止，计算机的发展已远远超出了其创始者的想像。计算机的处理能力越来越强，应用面越来越广，应用领域也从单纯的科学计算渗透到社会生活的方方面面：从工业、国防、医疗、教育、娱乐直至人们的日常生活，计算机的影响可谓无处不在。
计算机之所以能取得上述地位并成为全球最具活力的产业，原因在于其高速的计算能力、庞大的存储能力以及友好灵活的用户界面。而这些新技术及其应用有赖于研究人员多年不懈的努力。学术研究是应用研究的基础，也是技术发展的动力。
自1992年起，清华大学出版社与广西科学技术出版社为促进我国计算机科学技术与产业的发展，推动计算机科技著作的出版，设立了“计算机学术著作出版基金”，并将资助出版的著作列为中国计算机学会的学术著作丛书。时至今日，本套丛书已出版学术专著近50种，产生了很好的社会影响，有的专著具有很高的学术水平，有的则奠定了一类学术研究的基础。中国计算机学会一直将学术著作的出版作为学会的一项主要工作。 本届理事会将秉承这一传统，继续大力支持本套丛书的出版，鼓励科技工作者写出更多的优秀学术著作，多出好书，多出精品，为提高我国的知识创新和技术创新能力，促进计算机科学技术的发展和进步做出更大的贡献。
中国计算机学会
2002年6月14日
现代意义上对神经网络(特指人工神经网络)的研究一般认为从1943年美国芝加哥大学的生理学家W.S.MOCulIOOh和W.A.Pitts提出M-P神经元模型开始，到2003年正好60年。在这60年中，神经网络的发展走过了一段曲折的道路。1965年，M.Minsl
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请问各位大师有电子版的吗？
发布于2006-4-17 18:44:42
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为什么缺货，什么时候有货
发布于2005-11-22 0:14:11
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周志华. 神经网络规则抽取. 见: 周志华, 曹存根 主编, 神经网络及其应用, 北京: 清华大学出版社, 2004, 321-342 (第10章).
http://cs.nju.edu.cn/people/zhouzh/zhouzh.files/publication/nna04-rxnn.pdf
发布于2005-6-24 15:48:27
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除了钟义信那一章写得比较烂，其他还不错
发布于2005-2-28 9:48:37
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几乎每章作者都是名家，蛮值得看的
发布于2004-10-3 23:17:39
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