神经网络与机器学习 英文版

本书作者结合近年来神经和机器学习的最新进展，在介绍经典神经网络的过程中充实了最新的研究进展，从理论和实际应用出发，全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神经网络和机器学习有机地结合在...

混合神经网络技术

本书在论述神经网络基本概念和基本原理的基础上，重点介绍了混合神经网络技术，同时，给出各种混合神经网络技术在电磁建模和优化问题中的应用。全书共分11章，内容主要包括神经网络的基本概念、基础知识、BP神经网...

模式识别与神经网络 英文版

本书是模式分类和神经网络技术应用方面的优秀教材，书的内容从介绍和例子开始，主要涵盖统计决策理论、线性判别分析、弹性判别分析、前馈神经网络、非参数方法、树结构分类、信念网、无监管方法、探寻优良的模...

神经网络的动力学

本书为神经网络的动力学，介绍的研究关注的是通过简化的神经元模型构造的神经网络，针对一些典型的神经系统活动的动力学原理开展研究，包括同步、临界态、吸引子等方面。本书尤其关注的是复杂的网络结构对于这些...

神经网络计算

本书简要介绍了几种常用的人工神经网络的原理、计算方法和应用，包括以BP网络为代表的前馈网络，以Hopfield 网络为代表的联想记忆网络，径向基函数网络，Boltzmann 机，特征映射网络（SOFM 网络与ART网络），以及小脑模型...

神经网络理论模型及应用方法研究论文集 1

神经网络理论模型及应用方法研究论文集 2

神经网络 理论、技术、方法及应用

本书主要对目前神经网络领域的理论、主流的技术方法和开发应用进行系统的归纳和阐述。全书共分九章，分别介绍了神经网络绪论、神经网络基本模型、神经网络学习理论、前馈型神经网络、反馈神经网络、模糊神经...

自己动手写神经网络

全书分为11个章节，其主要内容如下：介绍人工神经网络以及人工智能的发展历史和基本原理。介绍最为简单的人工神经网络模型和理论应用。介绍了一个基于Java的人工神经网络框架Neuroph，书中主要介绍了Neuroph框架...

神经网络设计方法与实例分析

本书主要内容包括神经网络模型评估与选择，10种典型网络包括BP网络，RBF网络的， SOFM网络，LVQ网络，CPN网络，ART网络， Hopfield网络， 时序递归网络，CMAC网络，SVM网络的设计与应用，最后介绍了人工神经元网络设计开发平台。...