神经网络及其在汽车工程中的应用
出版时间：1998
内容简介
　　本书系统地论述了高新技术领域中的一个重要分支—人工神经网络的基本概念，包括各种重要网络的拓扑结构、工作原理、学习算法及其应用。全书共分九章。第一章主要阐述人工神经网络的特点及其发展简史；第二章介绍神经网络的工作过程等基本概念；第三章至第六章结合应用实例详细地介绍了几种常用神经网络；第七章较深入地讨论了一些在神经网络应用设计中遇到的实际问题；第八章介绍了一些近年来国外发达国家在汽车工程中应用神经网络的工程实例；第九章给出了作者用MATLAB语言编制的常用神经网络的通用程序，供读者使用。本书取材新颖、明了易懂、内容丰富、实用性强，便于读者较快掌握和应用神经网络技术。本书可作为理、工、农、医、军和经管类大学有关专业本科生、硕士及博士研究生教材，亦可供有关科研和工程技术人员自学用。
目录
第一章　绪论
1.1　什么是人工神经网络
　1.2　人工神经网络的特点
　1.3　人工神经网络发展简史
第二章　人工神经网络的基本概念
　2.1　生物神经元结构
　2.2　人工神经元
2.2.1 人工神经经元结构
2.2.2 转移函数
　2.3　人工神经网络的拓扑结构
2.3.1 前馈式网络
2.3.2 反馈式网络
2.3.3 混合式网络
　2.4　人工神经网络的工作过程
2.4.1 学习过程
2.4.2 运行过程
　2.5　神经网络的学习规则
第三章　前馈神经网络
　3.1　感知器
　3.2　多层感知器
　3.3　自适应线性神经元组成的网络
　3.4　ＢＰ算法
　3.5　ＢＰ网络的泛化能力
　3.6　ＢＰ网络与专家系统
　3.7　标准ＢＰ算法的改进
　3.8 径基函数网络
第四章　反馈网络
　4.1　反馈网络的概念
　4.2　离散型Hopfield网络
　4.3　连续型Hopfield网络
　4.4　连续Hopfield网络的应用
　4.5　递归ＢＰ网络
　4.6　双向联想记忆网络
4.7 几种改进的BAM网络
4.8 BAM在模式识别中的应用
第五章　随机神经网络
5.1 模拟退火算法
5.2 Boltzmann机
5.3 Cauchy机
第六章　自组织神经网络
6.1 Hamming网络与竞争网络
6.2 聚类的无监督学习
6.3 自组织特证映射神经网络
6.4 对偶传播网络
6.5 自适应共振理论网络
第七章　神经网络应用设计
7.1 哪些领域适于应用ANN技术?
7.2 前馈网络设计
7.3 变量的选择
7.4 变量表示法
7.5 网络数据的准备
7.6 网络权值分析
第八章　神经网络在汽车工程中的应用
8.1 机械式汽车自动变速器最佳挡位判定
8.2 四轮车辆转向的主动控制(方案一)
8.3 四轮车辆转向的主动控制(方案二)
8.4 神经驾驶员一车一路闭环转向控制系统
8.5 神经网络自动刹车控制系统
8.6 载重车柴油机燃烧系统的优化问题
8.7 神经轮胎的动态模型
8.8 带噪声汽车牌照的识别
第九章　MATLAB语言
9.1 概述
9.2 MATLAB有关函数及命令
9.3 程序实例
参考文献