人工神经网络导论-张青贵-中国水利水电出版社-2004.pdf

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本书较系统地介绍了人工神经网络的基本理论和方法,全书共10章,可分为四大部分:第一部分包括第一章至第二章,叙述了学习人工神经网络应该具备的基础知识,内容有大脑神经系统的构成、脑神经细胞工作概况、人工神经网络的构思、动力系统稳定性以及混沌;第二部分包括第三章至第五章,论述了人工神经网络的三要素,即人工神经元模型、人工神经元的联接方式、人工神经网络的训练与学习;第三部分包括第六章至第九章,着重讨论了四大类网络,即前馈网络、动态网络、竞争网络及模糊网络,第一大类中包含若干具体网络模型;第四部分为第十章,讨论了统计学习理论,支撑向量机作为其特例。
本书在强调基础理论和系统性的同时,着重反映人工神经网络研究领域的最新研究成果,适合作为高等院校自动控制、电子技术、信息技术、计算机、系统工程等专业的研究生教材,亦可供有关科技人员参考。
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