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目录1

前言1

第一章 神经网络基础1

1.1 神经网络科学发展史1

1.2 神经网络模型及其特性4

1.3 生物学基础6

1.4 神经网络模型基础12

1.5 神经网络计算27

1.6 学习与适应31

1.7 学习规则34

1.8 模糊与混沌46

第二章 前馈神经网络58

2.1 分类模型、特征及范围58

2.2 判别函数61

2.3 线性机与最小距离分类67

2.4 感知器75

2.5 多层前馈神经网络85

2.6 前馈神经网络的复杂性109

2.7 映射理论111

3.1 竞争学习115

第三章 自组织神经网络115

3.2 Kohonen神经网络123

3.3 ART神经网络136

3.4 CPN神经网络153

3.5 Linsker神经网络157

3.6 认知器模型160

第四章 反馈神经网络172

4.1 Hopfield神经网络172

4.2 Hamming神经网络191

4.3 联想记忆神经网络198

5.1 Boltzmann机220

第五章 随机神经网络220

5.2 模拟退火算法229

5.3 Cauchy机233

第六章 视觉神经网络240

6.1 视觉理论基础240

6.2 Omori神经网络模型247

6.3 对应点匹配神经网络251

6.4 Marshall神经网络253

参考文献258