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背景

周日的时候，为数学建模俱乐部的同学们进行了一场有关人工神经网络方面的分享。虽然在这个方面有一些积累，但过于零散，所以拿了一堆文件拼凑成整体的内容。

幸亏自己有分享的习惯，学会一些知识就写下来，这次就是对以下部分内容的整合。

• 基于Matlab的BP神经网络在非线性函数拟合中的应用
• 基于Matlab的多层BP神经网络在非线性函数拟合中的应用
• 基于Matlab的BP神经网络在语音特征信号识别中的应用
• 基于Matlab的遗传算法优化BP神经网络在非线性函数拟合中的应用
• 基于Matlab的神经网络结合遗传算法在非线性函数极值寻优中的应用
• 基于粒子群算法的非线性函数寻优
• 基于自适应变异粒子群算法的非线性函数寻优
• 基于人工鱼群算法的非线性函数寻优
• 基于人工鱼群算法的多元非线性函数寻优
• 基于蚁群算法求解旅行商（TSP）问题
• 基于蚁群算法的多元非线性函数极值寻优
• 如何利用 C# 对神经网络模型进行抽象？
• 如何利用 C# 实现神经网络的感知器模型？
• 如何利用 C# 实现 Delta 学习规则？
• 如何利用 C# 实现 误差反向传播 学习规则？

在本图文的末尾处，我把上课的资料以及代码分享出来，供大家参考学习。

对了以前还有一篇如何准备数学建模竞赛的图文，大家也可以参考一下 如何准备数学建模竞赛。祝大家备赛顺利！

目录

一、人工神经网络的生物学基础

• 1.1 生物神经元
• 生物神经元的结构
• 生物神经元的信息处理机理
• 信息的空间整合性
• 1.2 生物神经网络

二、人工神经网络模型

• 2.1 人工神经元模型
• 模型假设
• 建模过程
• 数学模型
• 激活函数
• 对激活函数的抽象与封装
• 对人工神经元的抽象与封装
• 2.2 人工神经网络模型
• 人工神经网络的结构
• 对人工神经网络的抽象与封装
• 2.3 人工神经网络学习
• 人工神经网络学习的概念
• 人工神经网络学习的分类
• 人工神经网络学习的通用规则
• 对人工神经网络学习的抽象与封装

三、什么是感知器神经网络

• 3.1 单层感知器模型
• 拓扑结构
• 激活函数
• 学习规则
• 3.2 单层感知器的算法步骤
• 3.3 对单层感知器学习规则的抽象与封装
• 3.4 单层感知器的应用
• 用来表示布尔函数
• 用来解决简单的分类问题

四、什么是BP神经网络

• 4.1 BP神经网络模型
• 拓扑结构
• 转移函数
• 学习规则
• 4.2 BP神经网络算法步骤
• 4.3 对误差反向传播训练规则的抽象与封装
• 4.4 设计BP神经网络要注意的问题
• 样本方面
• 中间层神经元选取方面
• 训练方面
• 4.5 BP神经网络的应用
• 用来解决分类问题
• 用来解决非线性拟合问题
• 用来解决预测问题

图书推荐：

1. MATLAB 优化算法

• 作　者： 张岩 吴水根
• 出版社：清华大学出版社

2. 利用Python进行数据分析（原书第2版）

• 作　者：[美] 韦斯·麦金尼（Wes McKinney） 著，徐敬一 译
• 出版社：机械工业出版社

3. TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）

• 作　者：郑泽宇 著
• 出版社：电子工业出版社

4. 美团机器学习实践

• 作　者：美团算法团队
• 出版社：人民邮电出版社

5. 对比Excel，轻松学习Python数据分析

• 作　者：张俊红 著
• 出版社：电子工业出版社

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20190717