| 神经网络是对人脑或生物神经网络的抽象和建模，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。它以脑科学和认知神经科学的研究成果为基础，拓展智能信息处理的方法，为解决复杂问题和智能控制提供有效的途径，是智能科学和计算智能的重要部分。 神经网络是由大量处理单元组成的非线性大规模自适应系统，具有非线性、非局域性、非定常性、非凸性等特点。神经网络在不同程度和层次上模仿人脑或生物信息处理的机理，把算法和结构一体化，具有学习能力、记忆能力、计算能力以及智能处理功能，将对智能科学和信息技术的发展产生重大影响。 全书共分4个部分，由14章组成。内容新颖、资料丰富，写作时力求做到由浅入深、循序渐进、条理清晰，既强调基本原理和工程应用，又反映了国内外研究和应用的最新进展，具有科学性、先进性、实用性。在每章后面都附有一定数量的习题，并在书的最后列出了参考文献，读者可以从中进一步学习。 |
| 第1章 绪论 第2章 感知器 第3章 反向传播网络 第4章 自组织网络 第5章 递归网络 第6章 径向基函数网络 第7章 核函数方法 第8章 神经网络集成 第9章 模糊神经网络 第10章 概率神经网络 第11章 脉冲耦合神经网络 第12章 神经场理论 第13章 神经元集群 第14章 神经计算机 参考文献 |
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