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本書共分8章，系統(tǒng)地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法的基本理論及算法形式。首先分析了盲均衡算法的基本原理、均衡準則、評價指標以及與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合機理。其次，系統(tǒng)研究了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法的基本原理，推導(dǎo)了算法迭代公式，并進行了計算機仿真。最后采用zigzag編碼和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了二維醫(yī)學(xué)圖像的盲均衡。

前言

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是現(xiàn)代人工智能最重要的分支，是通過模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)類人工智能的機器學(xué)習技術(shù)和方法。本書討論的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)，以及工程領(lǐng)域中的應(yīng)用。

人在思考問題時，神經(jīng)沖動會在神經(jīng)突觸所連接的無數(shù)神經(jīng)元中傳遞，信息的處理是由神經(jīng)元之間的相互作用來實現(xiàn)的。受此啟發(fā)，人們開始模擬人體大腦的結(jié)構(gòu)和工作機理，即用很多的結(jié)點來處理信息。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，人工神經(jīng)元、處理元件、電子元件等大量的處理單元被用來模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，知識與信息的存儲表現(xiàn)為互連的網(wǎng)絡(luò)元件間的分布式聯(lián)系，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習和識別取決于和神經(jīng)元連接權(quán)值的動態(tài)演化過程。因為在大腦的神經(jīng)沖動傳導(dǎo)過程中不僅有是與非，還存在強與弱、緩與急，所以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大腦還是有區(qū)別的。

本書可以作為高校相關(guān)專業(yè)的本科生或者研究生教材，同時也適合廣大的人工智能領(lǐng)域相關(guān)的從業(yè)人員自學(xué)。在學(xué)習本書之前，應(yīng)具有機器學(xué)習、模式識別、算法設(shè)計與分析等相關(guān)知識。

本書共9章，主要圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與實踐進行講解，在內(nèi)容上將理論與實踐、技術(shù)與應(yīng)用結(jié)合，具體如下。

第1章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、特點、拓撲結(jié)構(gòu)和應(yīng)用。

第2章介紹了感知器模型、處理單元模型、學(xué)習策略、局限性和收斂性。

第3章介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)元模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)預(yù)處理。

第4章介紹了支持向量機、間隔與支持向量、對偶問題、核函數(shù)、軟間隔和正則化、支持向量回歸和核方法。

第5章介紹了深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型結(jié)構(gòu)、卷積網(wǎng)絡(luò)的層和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的應(yīng)用。

第6章介紹了強化學(xué)習、問題模型、無模型化強化學(xué)習方法、模型化強化學(xué)習方法和深度強化學(xué)習。

第7章介紹了極限學(xué)習、極限學(xué)習算法、極限學(xué)習的改進、極限學(xué)習的應(yīng)用。

第8章介紹了TensorFlow機器學(xué)習平臺的起源、簡介、特征、使用對象、環(huán)境及兼容性、其他模塊。

第9章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理、信號處理、模式識別和機器控制方面的應(yīng)用。

本書的主要分工如下: 侯琳主要負責第1章的編寫；于洋主要負責第2章、第8章和第7章部分內(nèi)容的編寫，以及本書的主要統(tǒng)稿和審稿工作；孫迪主要負責第3章的編寫；陳亞瑞主要負責第4章的編寫；胡志強主要負責第5章的編寫；趙婷婷主要負責第6章的編寫；楊巨成主要負責第7章的編寫，以及本書的主要審稿工作；吳超主要負責第9章的編寫。

在楊巨成教授的指導(dǎo)下，本書在編寫過程中才得以克服很多技術(shù)上的難點。同時，感謝天津科技大學(xué)人工智能學(xué)院張靈超、王曉靖、王潔、韓書杰、魏峰、邱潤澤為本書所做的工作。最后，還要感謝參考文獻的作者，他們的成果使得本書的學(xué)術(shù)水平得以提升。

由于相關(guān)技術(shù)的發(fā)展日新月異，本書難免有不足之處，希望讀者批評指正，提出寶貴的修改意見。

作者2020年8月

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