神经网络新理论与方法|报价￥21.70|图书,工业技术,自动化、计算机技术,自动化技术及设备,机器人技术,张代远
品牌：张代远
基本信息
·出版社：清华大学出版社
·页码：125 页码
·出版日：2006年
·ISBN：7302139385
·条码：9787302139386
·版次：2006年11月第1版
·装帧：平装
·开本：16开 16开
内容简介
本书介绍了作者所提出的人工神经网络的新理论与算法（样条权函数神经网络算法与代数算法），这些理论与算法彻底克服了困扰学术界多年的传统算法的困难（例如局部极小、收敛速度慢、不收敛、难以求得全局最优点等困难），其中样条权函数神经网络算法还具有很好的泛化能力。
全书共有7章，讨论了人工神经网络的概论、基本概念、实神经网络的代数算法、全局最小值分析、复数神经网络的代数算法、样条权函数神经网络及其学习算法和神经网络的统计灵敏度分析。
本书逻辑严谨，论述清晰，数学推导详细，对于相关领域的广大科技工作者、理工科博士、硕士研究生以及高年级本科生都有很好的参考价值，也可以作为相关领域的培训或自学教材。
作者简介
张代远，男，博士学位，长期从事神经网络和计算机体系结构方面的科研和教学工作，出版专著、教材及教辅书4部，发表学术论文60余篇，其中不少被国际权威机构检索。作者的主要科研成果如下：
神经网络研究领域：作者提出了样条权函数神经网络算法与代数算法，这些理论与方法彻底克服了困扰学术界多年的传统算法的局部极小、收敛速度慢、难以求得全局最优点等困难。特别是样条权函数神经网络理论与算法具有网络结构简单、泛化能力强等突出优点，值得推广。
计算机体系结构领域：作者提出了迭加原理，给出了迭加原理的一般形式和递推形式。根据迭加原理可以自然地导出奖态图的画法规则。引入主流水线渐近参数的概念，导出了计算非线性流水线渐近参数的公式。作者提出的计算非线性流水线参数的公式给出了反映各个参数内在关系的数学表达式。
编辑推荐
本书介绍了作者所提出的人工神经网络的新理论与算法（样条权函数神经网络算法与代数算法），这些理论与算法彻底克服了困扰学术界多年的传统算法的困难（例如局部极小、收敛速度慢、不收敛、难以求得全局最优点等困难），其中样条权函数神经网络算法还具有很好的泛化能力。
全书共有7章，讨论了人工神经网络的概论、基本概念、实神经网络的代数算法、全局最小值分析、复数神经网络的代数算法、样条权函数神经网络及其学习算法和神经网络的统计灵敏度分析。
本书逻辑严谨，论述清晰，数学推导详细，对于相关领域的广大科技工作者、理工科博士、硕士研究生以及高年级本科生都有很好的参考价值，也可以作为相关领域的培训或自学教材。
目录
第1章 概论
1.1 计算机、生物神经网络与人工神经网络
1.2 本书的目的与价值
1.3 神经网络的发展历史简介
参考文献
第2章 人工神经元和人工神经网络的基本概念
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