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神经网络设计+.+美国+Hagan.清晰版
<p>本书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&mdash;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
《Neural Network Design》 Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark H. Beale 一书中相关matlab演示程序软件包。对于学习
《Neural Network Design》
Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark H. Beale
一书中相关matlab演示程序软件包。对于学习很有参考。
Martin T.Hagan等著,戴葵等译,神经网络设计,机械工业出版社,一书的所有例程
Martin T.Hagan等著,戴葵等译,神经网络设计,机械工业出版社,一书的所有例程
这个软件可以对输入的象素矩阵进行识别。是根据《Neural Network Design》（Martin T. Hagan等）中的关于有监督的Heb学习编写的。使用JBuilder开发的界面
这个软件可以对输入的象素矩阵进行识别。是根据《Neural Network Design》（Martin T. Hagan等）中的关于有监督的Heb学习编写的。使用JBuilder开发的界面，使用JCreator开发的核心。