标签: 人工   神经网络   教学大纲  
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文档内容摘要
doc 人工神经网络 学 分:2.0 学 时:32(其中:讲课学时:32 实验学时:另行制定) 先修课程:高等数学、线性代数、MATLAB语言等课程 适用专业:计算机科学与技术、自动化、通信工程、电子信息工程等专业 选用教材:人工神经网络技术及其应用,王洪元主编,中国石化出版社,2002 开课系部:计算机科学与工程系 撰 写 人:王洪元 审 定 人:郑明方 批准人:杨长春 一、课程的性质与目的 人工神经网络是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。它是模拟生物神经结构的新型计算机系统,目前已有广泛的应用。 本课程主要介绍人工神经网络的基本构成和基本的网络模型,是在分析单元的生物背景、结构的基础上,强调设计考虑、算法公式及应用方面。另外,人工神经网络的实验实现和应用实现分为硬件和软件两种方式,考虑到绝大多数初学者都是通过软件的模拟实现来体验其功能及运行特性的,还注意从软件实现的角度介绍相应的算法。 本课程的主要目的是:使学生对人工神经网络的发展有较全面的了解,对其基本方法有基本掌握,能设计出适当的计算机模拟程序,能应用这些模型解决一些实际问题,并为他们今后从事人工神经网络的研究和应用打下一定的基础。 二、课程的基本内容及要求 (一)引言 1.教学内容 (1)人工神经网络的提出 (2)人工神经网络的特点 (3)历史回顾 2.基本要求 了解人工神经网络的性能特点、人工神经网络从何关键方面试图去模拟人的智能。 (二)人工神经网络基础 1.教学内容 (1)生物神经网 (2)人工神经元 (3)人工神经网络的拓扑特性 (4)存储与映射 (5)人工神经网络的训练 2.基本要求 掌握MP模型的结构特点,了解人工神经网络联接方法和分层结构作用。 (三)感知器 1.教学内容 (1)感知器与人工神经网络的早期发展 (2)感知器的学习算法 (3)线性不可分问题 2.基本要求 掌握感知器的体系结构和学习方法,了解线性不可分问题的概念。 (四)BP网络 1.教学内容 (1)概述 (2)基本BP算法 (3)算法的改进 (4)算法的实现 (5)算法的理论基础 (6)几个问题的讨论 2.基本要求 掌握BP算法的基本思想,了解消除样本顺序对结果的影响的方法、隐藏层联接权的调整方法的,了解BP网络适用领域及其应用方法。 (五)对传网 1.教学内容 (1)网络结构 (2)网络的正常运行 (3)Kohonen层的训练 (4)Kohonen层联接权的初始化方法 (5)Grossberg层的训练 (6)补充说明 2.基本要求 了解对传网网络结构,了解对传网中Kohonen层和Grossberg层执行的学习策略和工作策略,了解对Kohonen层联接权的初始化方法。 (六)非确定方法 1.教学内容 (1)基本的非确定训练算法 (2)模拟退火算法 (3)Cauchy训练 (4)相关的几个问题 2.基本要求 了解人工神经网络的确定方法和非确定方法的特点,了解非确定的训练方法的基本思想,了解并掌握模拟退火算法。 (七)循环网络 1.教学内容 (1)循环网络的组织 (2)稳定性分析 (3)统计Hopfield网与Boltzmann机 (4)双联存储器的结构 (5)异相联存储 (6)其它的双联存储器 (7)Hopfield网用于解决TSP问题运行机制 2.基本要求 了解循环网络的结构和稳定性概念,了解Hopfield网络算法的思想。 三、课程学时分配 章 节 讲 课 实 验 上 机 第一章 引言 2 第二章 人工神经网络基础 6 第三章 感知器 2 第四章 BP网络* 6 第五章 对传网* 6 第六章 非确定方法 5 第七章 循环网络* 5 说明:带*的为重点内容。 四、参考书目 [1] 韩力群.人工神经网络理论、设计及应用.北京:化学工业出版社,2002 [2] 袁曾任.人工神经元网络及其应用.北京:清华大学出版社,2000 [3] 蒋宗礼.人工神经网络导论.北京:高等教育出版社,2002