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第一章 概论1

§1.1 神经网络系统理论的研究目标与发展简史1

§1.2 神经细胞与网络的构造与功能5

目录7

总序7

引言7

有关记号7

§1.3 有关神经网络系统模型与应用范围概述8

§1.4 有关的数学工具9

第二章 感知器的基本模型与性质11

§2.1 感知器的构造与学习算法11

§2.2 线性可分性理论18

§2.3 感知器学习算法的复杂度分析21

§2.4 感知器学习算法的容量估计24

第三章 前馈网络模型31

§3.1 感知器模型的推广问题31

§3.2 多层感知器模型32

§3.3 高阶感知器理论37

§3.4 具有非线性权函数的感知器44

§3.5 模糊感知器及其学习算法48

第四章 前馈网络理论的应用53

§4.1 感知器在模式识别与经济管理中的应用53

§4.2 感知器在规划问题中的应用57

§4.3 统计分析问题中的神经网络计算59

§4.4 股市行情数据分析中的神经网络计算62

第五章 有反馈神经网络系统理论与应用66

§5.1 离散Hopfield神经网络系统模型及其稳定性问题66

§5.2 HNNS的学习算法问题74

§5.3 HNNS的学习算法的容量问题76

§5.4 TSP(售货员路线)问题83

§5.5 最优投资决策问题及其神经网计算86

第六章 玻尔兹曼(Boltzmann)机理论分析93

§6.1 玻尔兹曼机的模型构造93

§6.2 玻尔兹曼机状态的运动方程及其稳定性问题95

§6.3 玻尔兹曼机的学习算法100

结束语104

参考文献105

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