品牌：焦李成著
基本信息
·出版社：西安电子科技大学出版社
·ISBN：756060157X
·条码：9787560601571
·版次：1
·装帧：平装
内容简介
神经网络系统理论是近年来得到迅速发展的一个国际前沿研究领域，它的发展对计算机科学、人工智能、认知科学、脑神经科学、数理科学、信息科学、微电子学、自动控制与机器人、系统工程等领域都有重要影响。本书系统地论述了神经网络系统的基本理论、方法，系统的综合与应用及有关最新研究成果，主要内容有：神经元的MP模型及Hebb学习规则、动力系统的稳定性及其判别方法；前向网络、反向网络、自组织网络及随机网络四个范式；神经网络的通有迭代模型、性质及其Sys-tolic实现方法；新的神经网络模型及其空结构功能及有关性能；神经网络的设计与综合；神经网络理论的应用；神经网络计算机的基本结构与实现方法。
本书可作为理工科大学计算机、自动控制、信号与信息处理、电路与系统、系统工程等专业博士生、硕士生及高年级大学生的教材，同时对有关领域的研究人员和工程技术人员有重要参考价值。
作者简介
焦李成，1959年10月出生于陕西省白水县。1982年1月毕业于上海交通大学，获学士学位；1984年7月和1990年4月在西安交通大学研究生院分别获硕士和博士学位，现为西安电子科技大学博士后。现任IEEE高级会员，中国神经网络委员会委员，中国电子学会泞订委员会委员，国爱“863”专家评审组成员，陕西小电子学会学术委员会副主任，西安电子科技大学神经网络研究中心主任。出版著作有《神经网络系统理论》、《非线性传递函数理论与应用》、《神经网络的应用与实现》等。作为第一作者已发表有关学术论文80余篇。主要研究领域包括：非线性科学、智能信息处理、非线性电路与系统、神经网络与大规模并行处理等。
目录
序言
前言
第一章绪论
1.1神经网络的研究历史
1.2生物神经元模型
1.2.1神经元的结构
1.2.2神经元的功能
1.3神经网络的基本特征和通有性质
1.3.1神经网络的形式化描述
1.3.2神经网络的模型
1.3.3神经网络的信息处理能力
1.3.4神经网络的互连结构形态
1.3.5神经网络的分类与工作方式
1.3.6神经网络的学习规则与分类
1.4神经网络的研究方法与主要内容
1.4.1神经网络的宏观研究方法
1.4.2神经网络未来发展方向与研究课题
第二章神经网络理论基础
2.1MP模型和Hobb学习规则
2.1.1MP模型
2.1.2Hebb学习规则
2.1.3延时MP模型
2.1.4改进的MP模型
2.2动力系统的稳定性
2.2.1稳定性分析的数学基础
2.2.2V函数的性质的判别
2.2.3定号函数的几何解释
2.2.4稳定性的基本定义
2.3稳定性的Lyapunov第二方法
第三章神经网络模型I:前向网络
3.1线性阈值单元
3.1.1基本性质
3.1.2用用性阈值单元实现布尔函数
3.1.3线性可分性与学习
3.2感知器
3.2.1感知器学习算法
3.2.2多层感知器
3.2.3焍度算法
3.2.4多层感知器学习的定量分析
3.3BP算法（反向传播算法）
3.4前方网络的映射作用与容量分析
3.4.1映射作用
3.4.2前向网络的容量分析
3.5自适应线性元件（Adaline）
3.5.1线性可分性
3.5.2非线性可分性－－非线性输入函数
3.5.3MADALINES网络
3.5.4Widrow-Hoff O规则
3.6交替投影神经网络（APNN）
3.6.1凸集投影神理论
3.6.2交替投影神经网络
3.6.3稳态收敛性
3.6.4学习和训练
3.6.5多层APNN
第四章神经网络模型Ⅱ：反馈网络
第五章自组织神经网络
第六章随机神经网络
第七章神经网络的统一描述与Systolic阵列实现
第八章连续时间非线性神经网络模型及其时空特征
第九章神经网络的设计与综合
第十章神经优化计算
第十一章神经网络专家系统
第十二章神经网络计算机及其VLSI实现
展望
参考文献
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