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第1章　绪论1

1.1　智能系统的特征1

1.2　神经元网络5

1.3　模糊逻辑和模糊推理网络9

1.4　模糊神经元网络15

1.5　神经元网络的学习20

1.6　神经元网络的进化23

1.7　智能系统27

1.8　本书主要内容32

第2章　模糊神经元网络34

2.1　模糊神经元定义及其保序性36

2.2　对模糊神经元定义的改进39

2.3　模糊算子神经元网络的图灵等价性42

2.4　单体模糊神经元网络模型49

2.5　单体模糊神经元网络感知机收敛定理51

2.6　单体模糊感知机的映射能力55

2.7　单体模糊神经元网络的函数逼近能力56

2.8　模糊算子神经元网络的函数逼近能力60

2.9　混合FNN的若干问题探讨64

第3章　几种特殊的多层神经元网络66

3.1　多输入单输出神经元网络的映射机理68

3.2　一种超线性收敛学习算法76

3.3　一种简单共轭梯度学习算法82

3.4　梯度—牛顿耦合下降算法85

3.5　BP学习算法动力学分析91

3.6　算法实验结果及分析100

3.7　有理式前向神经元网络105

第4章　过程神经元网络112

4.1　过程神经元模型113

4.2　过程神经元网络模型114

4.3　基本定理120

4.4　学习算法130

4.5　应用实例133

第5章　进化神经元网络138

5.1　标准遗传算法及其存在的若干问题139

5.2　改进适应度函数的遗传算法140

5.3　基于梯度下降的遗传算法与神经元网络学习143

5.4　算例结果及分析146

第6章　智能计算应用实例149

6.1 中文网页分类系统概述150

6.2　网页文本特征压缩方法156

6.3　分级聚类与平面划分结合方法166

6.4　Naive Bayes方法分类器设计169

6.5　基于先验知识的线性分类器设计175

6.6　基于SOM-LVQ的分类器设计180

6.7　基于SVM的多分类器设计184

参考文献191