神經網絡系統理論

神經網絡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、人工智能、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絡系統的基本理論、方法，系統的綜合與應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；前向網絡、反向網絡、自組織網絡及隨機網絡四個範式；神經網絡的通有迭代模型、性質及其Sys-tolic實現方法；新的神經網絡模型及其空結構功能及有關性能；神經網絡的設計與綜合；神經網絡理論的應用；神經網絡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。

序 言

前 言

第一章 緒論

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