模式识别与人工神经网络

课程

名称

中文

模式识别与人工神经网络

英文

Pattern Recognition and Artificial Neural Network

课程编号

课程适用学位级别

硕士

总学时

120

课内学时

40

学分

2

实践环节

实验、研究报告

用机小时

开课院(系)

9

开课学期

春季

考试方式

考试

主讲教师

教师姓名

朱海林

学位

工学硕士

博导或硕导

职称

讲师

学历

硕士研究生

e-mail

网页地址

http://cse.seu.edu.cn/people/hailin/

授课语言

汉语

课件地址

适用学科范围

三级

适用学科名称

计算机

实验(案例)个数

2

先修课程

人工智能、线性代数、概率

教学用书

教材名称

教材编者

出版社

出版年月

版次

主要教材

Neural Network Design

Martin T.Hagan

机械工业出版社

2002年

1

主要参考书

NEURAL NETWORKS A Comprehensive Foundation

Simon Haykin

清华大学出版社

2001年10月

1

模式识别-原理、方法及应用

J.P.Marques de sa

清华大学出版社

2002年11月

1

模式识别原理

黄振华、吴诚一

浙江大学出版社

1991年9月

1

周次

教学内容

教学方式

1

识别系统概论 2      聚类算法概述1

讲课

2

聚类算法3

讲课

3

图论方式的聚类算法，聚类评价  2    人工神经网络概论  1

讲课

4

神经元模型和网络结构，一个说明性实例 （ 感知机，Hamming,Hopfield）3

  讲课，

讨论

5

  判别函数与感知器算法，感知机学习规则      3

讲课

6

  有监督的Hebb学习 ，例题                  3

讲课

7

  性能曲面和最优点，性能优化                3

  讲课，

讨论

8

  Widrow_Hoff算法，反向传播算法            3

讲课

9

  反向传播算法与反向传播算法的变形          3

讲课

10

  反向传播算法的变形，例题                  3

  讲课，

讨论

11

Kohonen网络，Grossberg网络             3

讲课

12

    自适应谐振理论                          3

讲课

13

    Hopfield网络                            3

讲课

14

总结与考核

15

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