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第一章 引言
1.1人工神经网络的应用范围
1.2人工神经网络概况
1.3论文主要内容及结构安排
第二章 人工神经网络理论
2.1人工神经网络概述
2.1.1什么是人工神经网络
2.1.2人工神经网络的发展简史
2.1.3人工神经网络国内外研究状况
2.1.4人工神经网络的基本特点与功能
2.2神经元模型
2.2.1神经元通用功能模型
2.2.2神经元的数学模型
2.2.3神经元的变换函数
2.3人工神经网络模型
2.3.1网络拓扑结构类型
2.3.2网络信息流向类型
2.4人工神经网络的学习
2.4.1 Hebb学习规则
2.4.2离散感知器学习规则
2.4.3连续感知器学习规则
2.4.4最小均方学习规则
2.5神经网络系统设计与软硬件实现
2.5.1神经网络系统总体设计
2.5.2神经网络的软件实现
2.5.3神经网络的硬件实现
第三章利用PSpiceE软件对ANN各部分电路进行仿真
3.1 PSpice软件简介
3.2对非线性函数产生器的仿真
3.2.1非线性函数产生器理论分析
3.2.2非线性函数产生器的仿真过程
3.3对加法器电路的仿真
3.3.1加法器电路的理论分析
3.3.2加法器的仿真过程
3.4对模拟乘法器电路的仿真
3.4.1模拟乘法器电路的理论分析
3.4.2模拟乘法器电路的仿真过程
第四章自编程对ANN进行训练
4.1自编程方法概述
4.2对指数函数进行训练和仿真
4.3对模拟物理过程的非线性曲线进行训练和仿真
4.4对烧水实验所得的曲线进行训练和仿真
第五章 基于LM324和NJM4200的ANN子电路及整体电路实现
5.1 LM324和NJM4200简介
5.2加法器电路的实现
5.3乘法器电路的实现
5.4 ANN整体电路的实现
5.5 ANN整体电路的误差分析
5.6系统整体框图与参量的归一化讨论
第六章 结论与展望
致谢
参考文献
攻硕期间取得的研究成果
电子科技大学;