| 《时滞递归神经网络》是围绕作者几年来的研究工作写成的，绝大部分内容取材于作者近几年来已发表或尚未发表的论文。为了保持其系统性，个别章节也介绍了他人的工作。重点选取了时滞递归神经网络中的平衡态问题、周期解问题、概周期解问题、不变性和吸引子问题等。 |
| 出版说明 前言 第1章 概述 1.1 人工神经网络的起源与发展 1.2 神经元和人工神经网络的特点 1.3 人工神经网络的分类 1.4 人工神经网络的应用 参考文献 第2章 几类递归神经网络模型 2.1 McCulloch-pitts递归神经网络模型 2.2 Hopfield递归神经网络模型 2.3 Cohen-Grossberg递归神经网络模型 2.4 静态递归神经网络模型 2.5 参数摄动对递归神经网络特性的影响 2.6 时间延迟对递归神经网络特性的影响 2.7 时滞反应扩散递归神经网络模型 2.8 含有Markov跳跃的时滞随机反应扩散递归神经网络 第3章 时滞局域递归神经网络的动力行为 第4章 时滞静态递归神经网络的动力行为 第5章 时滞反应扩散递归神经网络的动力行为 第6章 时滞反应扩散方程的吸引子与波动方程核截面的Hausdorff维数估计 第7章 定理的推广与矩阵微分方程的渐近行为研究 参考文献 |
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