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介绍 本书介绍了人工神经网络的基本原理及其应用。重点阐述了9种常见神经网络的结构组成、工作原理、设计方法及应用实例。其中心内容包括前馈型BP神经网络；反馈型Hopfield神经网络和双向联想记忆BAM神经网络；局部逼近的CMAC小脑神经网络和径向基函数RBF神经网络；竞争学习的自组织SOM神经网络﹑对偶传播CPN神经网络﹑ART自适应谐振理论及量子神经网络。
本书可作为电子﹑自动化﹑仪器仪表﹑计算机及相关专业研究生教材，书中介绍的相关算法及应用实践，对相关理论研究者和工程技术人员也具有一定的指导意义。 |
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