神经网络设计课程教学大纲(可编辑修改word版).docx

《神经网络设计》课程教学大纲

一、课程基本信息

课程代码：110437

课程名称：神经网络设计

英文名称：NeuralNetworkDesign

课程类别：专业课

学 时：总学时72（其中含实验学时：7）学 分：3.5

适用对象：信息与计算科学、计算机、信息管理、机电工程专业本科考核方式：考试（闭卷）

先修课程：高等数学、离散数学、数据结构、计算方法、线性代数

二、课程简介

人工神经网络模型只是生物神经系统的一种高度简化后的近似。它是用大量的简单神经元广泛互连成的一种计算结构，属于非线性动力学系统.人工神经网络模型最初是为了探索和复制人脑处理日常事务的能力，例如说话、视觉、信息处理等，同时也有对实际相似的问题的分类且进行比较好的解释。

近一、二十年来，掀起了一次研究人工神经网络的新高潮以来，引起了许多领域科学家的高度重视，由于积极开展了大量研究工作，取得了不少突破性进展,例如系统控制、数据压缩、模式识别、系统鉴别等方面。本课程主要介绍人工神经网络原理及其应用，同时给出了大量的实例来加以解释。

Artificialneuralnetworksarecomputationalparadigmswhichimplementsimplifiedmodelsoftheirbiologicalcounterparts,biologicalneuralnetworks.Artificialneuralnetworksarethelocalassemblagesofneuronsandtheirdendriticconnectionsthatformthehumanbrain.Itisclassifiednonlineardynamicsystembymathematics.Althoughtheinitialintentofartificialneuralnetworkswastoexploreandreproducehumaninformationprocessingtaskssuchasspeech,vision,andknowledgeprocessing,artificialneuralnetworksalsodemonstratedtheirsuperiorcapabilityforclassificationandfunctionapproximationproblems.

Duringthelasttwodecadesartificialneuralnetworkshavebeenstudiedintensively.Someresultsareobtainedinmanydemains.Thishasgreatpotentialforsolvingcomplexproblemssuchassystemscontrol,datacompression,optimizationproblems,patternrecognition,andsystemidentification.Artificialneuralnetworkstheoryanditsapplicationwasintroducedinthebooksandmanyexamplearegiventoexplainittheory.

三、课程性质与教学目的

本课程基于简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络的基本模型、拓扑结构和特性等。要求学生熟悉常见的人工神经网络的结构和特性，包括智能系统描述模型、人工神经网络方法的特点等。在本课程有限学时内,要求学生重点掌握下列几方面的知识。

神经网络模型的基本理论；

神经网络的结构设计﹑实现算法；

基于MATLAB的神经网络实现技术平台；

神经网络在工程中的应用背景和实例；

神经网络理论的发展与前沿问题。

四、课程教学的主要内容与基本要求第一章 绪论

（一）目的与要求

介绍神经网络系统的发展史，阐述其基本功能和发展趋势等。

了解生物神经元和神经网络简述；

了解神经网络的基本结构；

掌握神经网络的含义、特点和应用。

（二）教学内容

学习神经网络的目的。

神经网络发展历史。

神经网络应用：航空、电子、金融、医疗、机器人等。

生物学的启示。

要求学生了解神经网络发展历史、神经网络应用。(三)课后练习

查找神经网络方面的资料。

（四）教学方法与手段

本课程以课堂教学为主，结合已经存在的资料来介绍该课程的核心内容。

第二章 神经元模型和网络结构

（一