文摘
英文文摘
声明
第一章绪论
1.1人脑和神经元
1.2人工神经网络及其发展历史
1.2.1什么是人工神经网络
1.2.2神经网络的历史
1.3本论文的研究工作和内容提要
参考文献
第二章神经网络的基础
2.1.人工神经元
2.1.1人工神经元的结构
2.1.2传输函数的类型
2.1.3随机神经元
2.2神经网络的结构
2.2.1单层前馈网络
2.2.2多层前馈网络
2.2.3反馈网络
2.3神经网络的学习规则
2.3.1学习规则的类型
2.3.2误差校正学习
2.3.3 Hebb学习规则
2.4动力系统基础
2.4.1连续动力系统
2.4.2离散动力系统
2.4.3动力系统的稳定性
2.4.4 吸引子
2.5 Hopfield网络
2.5.1连续Hopfield网络
2.5.2离散Hopfield网络
2.5.3最大存储率
2.5.4伪吸引子问题
2.5.5 Hopfield网络的缺陷
2.5.6仿逆规则
2.6小结
参考文献
第三章反馈神经网络的蒙特卡罗优化变异规则
3.1蒙特卡罗优化变异规则
3.1.1基本思想
3.1.2算法实现
3.2动力学性质
3.2.1动力学三相区
3.2.2网络的对称性
3.2.3对吸引域的控制
3.3小结
参考文献
第四章延迟反馈神经网络
4.1网络结构和关联学习规则
4.1.1网络结构和关联学习规则
4.1.2动力学性质
4.1.3关联学习规则的缺陷
4.2 MCA学习规则训练的延迟反馈网络
4.2.1延迟反馈网络的MCA学习规则
4.2.2最大存储率
4.2.3动力学性质
4.2.4对吸引域的控制
4.2.5伪吸引子的讨论
4.3演示例子
4.4小结
参考文献
第五章两层反馈神经网络
5.1网络结构和MCA学习规则
5.1.1网络结构
5.1.2两层反馈网络的MCA学习规则
5.1.3局域场分布
5.2动力学性质
5.3应用例子
5.4小结
参考文献
第六章总结与展望
6.1总结
6.2展望
博士期间发表文章目录
致谢