对应课程 序号 教学内容 教学要求（包括重点难点、教学方法、学生掌握的程度等， 目标 教学重点：人工神经网络的概念、基本特征和基本 功能 1 绪论 教学方法：采用讲解和答疑相结合 教学目的：了解人工神经网络从哪里来，如何发展， 是什么，能做什么 教学重点：人工神经网络神经元模型、人工神经网 络模型、神经网络学习。 人工神经网络建模 2 基础 教学方法：采用讲解和答疑相结合 教学目的：掌握神经网络神经元模型和神经网络模 型，熟悉神经网络学习类型。 教学重点：多层感知器、自适应线性单元、BP算法 及改进、B即网络应用及设计 教学方法：采用讲解和答疑相结合 感知器神经网络 1,2,3 教学目的：掌握多层感知器求解非线性问题的原 理、BP算法及其改进以及基于BP算法的多层感知 器设计。 教学重点：竞争学习策略、自组织特征映射神经网 络、学习向量量化神经网络、对偶传播神经网络、 ARTI型神经网络 4 自组织神经网络 教学方法：采用讲解、答疑和实验相结合 1,2,3 教学目的：掌握SOM神经网络、LVQ神经网络、CPN 神经网络和ARTI型神经网络的网络结构、运行原 理、学习算法与网络应用。 教学重点：基于径向基函数技术的函数逼近与内 径向基函数神经网 插、RBF网络结构、学习算法。 1,2,3 络 教学方法：采用讲解、答疑和实验相结合 教学目的：熟悉RBF网络的工作原理及应用设计。 教学重点：离散型和连续型Hopfield神经网络、 双向联想记忆(BAM)神经网络、随机神经网络。 6 反馈神经网络 教学方法：采用讲解、答疑和实验相结合 1,2,3 教学目的：掌握Hopfield网络的工作原理并会应 用设计。 教学重点：CMAC网络的结构、工作原理、学习算法。 教学方法：采用讲解、答疑和实验相结合 小脑模型神经网络 教学目的：掌握CMAC网络的工作原理并会应用设 1,2,3 计。序号 教学内容 教学要求（包括重点难点、教学方法、学生掌握的程度等） 对应课程 目标 1 绪论 教学重点：人工神经网络的概念、基本特征和基本 功能 教学方法：采用讲解和答疑相结合 教学目的：了解人工神经网络从哪里来，如何发展， 是什么，能做什么 1 2 人工神经网络建模 基础 教学重点：人工神经网络神经元模型、人工神经网 络模型、神经网络学习。 教学方法：采用讲解和答疑相结合 教学目的：掌握神经网络神经元模型和神经网络模 型，熟悉神经网络学习类型。 1 3 感知器神经网络 教学重点：多层感知器、自适应线性单元、BP 算法 及改进、BP 网络应用及设计 教学方法：采用讲解和答疑相结合 教学目的：掌握多层感知器求解非线性问题的原 理、BP 算法及其改进以及基于 BP 算法的多层感知 器设计。 1,2,3 4 自组织神经网络 教学重点：竞争学习策略、自组织特征映射神经网 络、学习向量量化神经网络 、对偶传播神经网络、 ARTⅠ型神经网络 教学方法：采用讲解、答疑和实验相结合 教学目的：掌握 SOM 神经网络、LVQ 神经网络 、CPN 神经网络和 ARTⅠ型神经网络的网络结构、运行原 理、学习算法与网络应用。 1,2,3 5 径向基函数神经网 络 教学重点：基于径向基函数技术的函数逼近与内 插、RBF 网络结构、学习算法。 教学方法：采用讲解、答疑和实验相结合 教学目的：熟悉 RBF 网络的工作原理及应用设计。 1,2,3 6 反馈神经网络 教学重点：离散型和连续型 Hopfield 神经网络、 双向联想记忆(BAM)神经网络、随机神经网络。 教学方法：采用讲解、答疑和实验相结合 教学目的：掌握 Hopfield 网络的工作原理并会应 用设计。 1,2,3 7 小脑模型神经网络 教学重点：CMAC 网络的结构、工作原理、学习算法。 教学方法：采用讲解、答疑和实验相结合 教学目的：掌握 CMAC 网络的工作原理并会应用设 计。 1,2,3