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《神经网络设计》主要讲述神经网络的基本概念，介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章，内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想学习、竞争网络、Grossberg网络、自适应谐振理论和Hopfield网络。书中注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。同时《神经网络设计》包含大量例题、习题，并配有基于MATLAB软件包的“神经网络设计演示”程序。《神经网络设计》可以作为大学高年级本科生或一年级研究生的神经网络课程教材，也可供从事相关研究工作的科技人员参考。
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