未来智库 > 神经网络论文 > 【复值神经网络:理论与应用】
    Complex-Valued Neural Networks
    Theories and Applications
    Series on Innovative Intelligence Vol. 5
    2003,363pp.
    Hardcover $ 94.00
    ISBN 981-238-464-2
    World Scientific
    
    本书是《新智能》丛书的第5卷。1975年Widrow等对复杂的LMS算法进行了系统性的阐述,稍后复值神经网络广泛地用于过滤,逐渐地被用来推广实域对应物以及用来处理传统上由复域处理的应用。近些年来复值神经网络的应用范围已被扩展到光电子、图像、遥感、量子神经元器件与系统、生理学神经系统的时空分析,以及人工神经信息处理。本书是第一本有关复值网络的书籍,作者多为该领域中的第一线科学家。
    全书共分15章。第1章对复值神经网络的介绍;第2章复值神经网络的正交判定边界;第3章复值神经的联想记忆;网络的稳定性与学习算法;第4章一个复值联想记忆模型与它的动态特性;第5章Clifford网络;第6章复杂的联想记忆及复杂的单一神经元模型;第7章复值自适应过滤器的数据再使用算法;第8章使用复杂输入的神经网络瞬时训练;第9章复值神经元网络对图像处理的应用;第10章利用复值递归神经网络的乐曲记忆;第11章复值广义Hebbian算法及其对传感器阵列信号处理的应用;第12章相位量及其对多用户通讯的应用;第13章通过使用复值神经网络的自适应干涉量度雷达图像处理;第14章复杂神经网络模型及其与光学相位――共轭谐振器中自激振荡产生的相似性;第15章相干光波的神经元系统:频域的使用。
    本书在编排上是先理论后应用,应用部份又会产生除共同的复值神经网络框架之外的具体理论,由此也可以看出这是一个不断扩大的、多样性与多产性的领域。本书向学术界与工业界的研究人员提供了对功能强大的复值神经网络的基础特性及预期的全面理解,同时也适合向研究生介绍这个最为激动人心而又高速发展领域的全貌。
    胡海伦,博士生
    (美国康涅狄格大学电气工程系)
    Hu Hailun, Ph.D
    (Department of Electrical Engineering,University of Connecticut)

转载请注明来源。原文地址:https://www.7428.cn/vipzj17195/
 与本篇相关的热门内容: