內容介紹
神經網路系統理論是近年來得到迅速發展的一個國際前沿研究領域,它的發展對計算機科學、人工智慧、認知科學、腦神經科學、數理科學、信息科學、微電子學、自動控制與機器人、系統工程等領域都有重要影響。本書系統地論述了神經網路系統的基本理論、方法,系統的綜合與套用及有關最新研究成果,主要內容有:神經元的MP模型及Hebb學習規則、動力系統的穩定性及其判別方法;前向網路、反向網路、自組織網路及隨機網路四個範式;神經網路的通有疊代模型、性質及其Sys-tolic實現方法;新的神經網路模型及其空結構功能及有關性能;神經網路的設計與綜合;神經網路理論的套用;神經網路計算機的基本結構與實現方法。本書可作為理工科大學計算機、自動控制、信號與信息處理、電路與系統、系統工程等專業博士生、碩士生及高年級大學生的教材,同時對有關領域的研究人員和工程技術人員有重要參考價值。
作品目錄
序 言前 言
第一章 緒論