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文本内容:
神经网络设计NeuraINetworkDesign
一、课程基本信息学时56学分3考核方式考查中文简介人工神经网络模型只是生物神经系统的一种高度简化后的近似它是用大量的简单神经元广泛互连成的一种计算结构,属于非线性动力学系统.人工神经网络模型最初是为了探索和复制人脑处理日常事务的能力,例如说话、视觉、信息处理等,同时也有对实际相似的问题的分类且进行比较好的解释
二、教学目的与要求通过对本课程的教学,使学生学会分析研究神经网络模型的特性,包括掌握基于神经网络模型的基本运算原理;神经元和神经网络简述;神经元和神经网络简述;神经元模型和网络结构;感知机学习规则并初步掌握有监督的Hebb学习分析技术Widrow-Hoff学习算法反向传,BP算法,联想学习培养学生的数据抽象能力,为今后学习打下坚实的基础学生学习本课程应掌握的方法与技能学生通过学习该课程后主要应掌握掌握神经网络的基本原理和方法、各种网络模型的设计方法与性质、掌握常用神经网络模型的应用;能够运用神经网络模型的思想针对不同应用问题,能够选择适当的神经网络模型算法,解决实际的问题
三、教学方法与手段在教学中将黑板、粉笔加教案的教学方法与多媒体教学相结合,将传统教学中不能直观表示的抽象概念、定理等通过图表、图像、动画等多媒体生动地表现出来,加深了学生的印象,使学生易于理解和掌握,激发学生的学习积极性,提高学生的学习兴趣;同时进行课堂提问和分组讨论,学生到黑板上做题并讲解等手段
四、教学内容及目标实验教学内容为配合理论教学需要,加强学生应用能力的培养,开设以下实验:实验教学学时已包括在总学时内O
五、推荐教材和教学参考资源推荐教材(美)MartinT.HaganHowardB.DemulhMarkH.Beale著,戴葵等译,机械工业出版社教学参考资源.张立明编著,人工神经网络的模型及其应用,复旦大学出版社,1993年.陈明著,人工神经网络模型,大连理工大学出版社,1995年.胡守仁、余少波、戴葵编著,神经网络导论,国防科技大学出版社,
1993.蒋宗礼编著,人工神经网络导论,高等教育出版社,
2001.8o.焦李成著,神经网络系统理论,西安电子科技大学出版社,1996年.王旭、王宏、王文辉编著,人工神经元网络原理与应用,东北大学出版社,
2000.12教学内容教学目标学时分配第一章绪论了解1重点与难点什么是神经网络,生物神经元和神经网络简述;神经网络的基本结构;神经网络的含义、特点和应用衡量学习是否达到目标的标准学生能否独立完成课后习题第二章神经元模型和网络结构2第一节神经元模型和网络结构的目的理解1第二节原理和实例理解1重点与难点神经元模型和网络结构衡量学习是否达到目标的标准学生能否独立完成课后习题第三章说明性实例3第一节目的理解1第二节感知机理解1第三节Hamming网络了解1重点与难点感知机和Hamming网络模型衡量学习是否达到目标的标准学生能否独立完成课后习题第四章感知机学习规则8第一节学习规则理解1第二节感知机的结构理解1第三节感知机学习规则掌握1实验一感知机掌握5重点与难点学习规则、感知机的结构、感知机学习规则衡量学习是否达到目标的标准学生能否独立完成课后习题第七章有监督的Hebb学习11第一节线性联想器理解2第二节Hcbb规则理解2第三节仿逆规则掌握1第四节应用了解1实验二有监督的Hebb学习掌握5重点与难点感知机学习规则、Hebb规则、仿逆规则衡量学习是否达到目标的标准学生能否独立完成课后习题第九章性能优化4第一节最速下降法理解2第二节牛顿法理解1第三节共筑梯度法掌握1重点与难点最速下降法、牛顿法、共聊梯度法衡量学习是否达到目标的标准学生能否独立完成课后习题第十章Hidrow-Hoff学习算法11第一节ADALINE网络掌握2第二节均方误差掌握2第三节LMS算法理解2实验三Widrow-Hoff学习算法理解5重点与难点ADALINE网络、均方误差、LMS算法衡量学习是否达到目标的标准学生能否独立完成课后习题第十一章反向传播4第一节多层感知机掌握2第二节反向传播算法掌握2重点与难点多层感知机、反向传播算法衡量学习是否达到目标的标准学生能否独立完成课后习题第十二章反向传播算法的变形9第一节BP算法的缺点掌握2第二节BP算法的启发式改进掌握2实验四BP网络及其改进BP网络实验掌握5重点与难点BP算法的缺点、BP算法的启民式改进衡量学习是否达到目标的标准学生能否独立完成课后习题第十三章联想学习3第一节简单联想网络掌握
0.5第二节无监督的HEBB规则掌握1第三节简单的识别网络理解
0.5第四节instar规则理解1重点与难点无监督的HEBB规则、简单的识别网络衡量学习是否达到目标的标准学生能否独立完成课后习题总学时(含实验)45实验项目实验类型学时安排实验一感知机验证性实验5实验二有监督的Hebb学习验证性实验5实验三Widrow-Hoff学习算法验证性实验5实验四BP网络及其改进BP网络实验验证性实验5合计20。