及其神经网络工具包、神经元与网络结构、感知机、线性神经网络、后向传播网络、自学习规则、自组织网络、H

人工神经网络(简称神经网络)也是由大量的、功能比较简单的形式神经元互相连接而构成的复杂网络系统，用

pfield网络（4）1.ppt有监督和BP神经网络（1）.ppt有监督和BP神经网络（1）1.p

北京工业大学计算机学院制作，本书人工神经网络的理论。

北京工业大学计算机学院《人工神经网络》pdf讲稿，共8章内容，内容全面。

9.1 人工神经网络概述 9.1.1.人工神经网络概述 9.1.2 人工神经元电路实现模型简介 9.2 细胞神经网络模型及其混沌特性 9.2.1细胞神经网络简介 9.2.2细胞神经网络CNN的混沌输出 9.2.3细胞神经网络的电路实现 9.3 脉冲耦合神经网络模型 9.3.1. PCNN模型基本原理 9.3.2 混沌PCNN模型原理分析 9.3.3 PCNN在CNAPS环境下的数字实现 9.3.4 神经网络在旅行商问题中的应用

教学内容 首先介绍人工神经网络的基本概念和 ANN 的特性，以及神经网络的学习方法。然后讲授典型的前向神经网络、反馈神经网络的原理、结构、基本算法，给出了 BP 网络的算法改进。最后介绍了神经网络 PID 控制。 教学重点 1. 神经网络的各种学习算法，神经网络的训练。 2. 感知器网络、BP 网络的结构和算法、BP 网络学习算法的改进，反馈网络的结构、学习算法。 3. 神经网络 PID 控制

6.1 神经网络模型 6.2 反向传播多层前馈神经网络 6.3 其他神经网络 6.3.1遗传神经网络 6.3.2 径向基函数神经网络 6.3.3 概率神经网络PNN 6.3.4 竞争特征映射神经网络

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机