现代数学基础丛书·典藏版62：神经动力学模型方法和应用 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　神经网络动力学是神经网络与动力学系统交叉结合的学科。《现代数学基础丛书·典藏版62：神经动力学模型方法和应用》着重阐述神经网络动力学模型的建立和各类模型研究的问题与方法。书中还介绍了神经动力学的生物背景与相关的动力系统理论的基础.并且给出了国内外一些应用的成果介绍。
　　读者对象为大专院校理工科各专业的大学生、研究生，教师及有关的科技工作者。

内页插图

目录

第一章 神经元的神经生物学背景
1．1 神经元的结构
1．2 神经元的功能特征
1．3 人工神经网络和现实性神经网络
参考文献

第二章 非线性动力学模型与问题。分析与方法
2．1 非线性动力学模型与问题
2．2 非线性动力学分析与方法
参考文献

第三章 神经网络中的非线性动力学问题及分析
3．1 神经网络与动力系统
3．2 单个神经元的动力学模型与问题
3．3 离散的单层反馈型神经网络的动力学模型与问题
3．4 连续的反馈型神经网络动力学模型与问题
3．5 BSB模型、BP模型和环路BP模型及其它一些离散网络模型的动力学行为
3．6 由H-H方程及chay方程描述的神经活动中的各类动力学行为
3．7 嗅觉神经网络
3．8 生物神经网络中的同步振荡
3．9 动态神经元网络的混沌动力学性质
3．10 具有延迟的神经网络动力学系统模型和问题
参考文献

第四章 神经网络模型的应用
4．1 生物医学T程
4．2 信号处理
4．3 优化问题
4．4 金融丁程
4．5 分类
4．6 模式识别
参考文献

前言/序言

　　神经网络在最近20年中得到了迅速的发展，有关的论文及著作已有许多。本书并不想全面介绍神经网络，而只是想对神经网络与数学中动力学系统理论的交叉结合介绍一些我们在学习与研究中的体会。
　　我们力图在以下几个方面作一些尝试：（1）将人工神经网络模型与生物神经网络模型用动力学观点统一起来，突出神经动力学的思想；（2）把吸引子（包括收敛的、振荡的、混沌的三种类型）的研究贯穿在神经网络的理论与应用的整个过程之中；（3）使应用数学工作者，通过本书可以了解动力系统中吸引子分析在神经网络研究中的对应问题与应用，而使从事生物、计算机、信息等学科研究的工作者，通过本书可以了解神经网络如何作为动力学系统来认识，怎样以吸引子分析的主线贯穿整个神经网络研究之中。
　　本书分四章。第一章讲述神经动力学的生物学基础；第二章介绍动力系统理论的基础知识；第三章是本书重点，介绍各类神经网络的动力学模型与问题，并讲述分析的方法与思想；第四章给出一些神经动力学应用的例子。
　　全书主要介绍国内外学者近几十年来在神经网络动力学方面的研究成果，其中包含了作者以及复旦大学神经网络研究小组同仁们的一些研究工作。
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