神經網路系統理論

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。 言前

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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

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