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内容简介：
本书清楚而详细地论述了基本的神经网络体系结构和训练方法、作者重点调了三项内容： 一是神经网络的数学分析，二是神经网络的训练方法 三是神经网络的工程应用——主要是在模式识别、信号处理和控制系统领域的应用。 本书特点： ·广泛论述了能力学习方面的内容，包括Widrow-Hoff规则、反向传播算法和一些增强的反向传播算这（例如， 变梯度法，Levenberg-Marquardt动量项法） ·讨论了回归互联记忆神经网络(例如．Hopfield神经网络) ·给出多个解决问题的详细实例： ·以简单的积木形式解释了互联神经网络和竞争神经网络(包括特征映射、学习矢量量化和自适应共振理论)。 ·提供了用MATLAB4．O实现的神经网络设计演示程序（包含学生版和专业版） 这是一本非常优秀的著作 很难见到写得这么好的书。本书无论是插图还是范例都是一流的这些插图和范例不但丰富了内容，而且还增加了直觉感。
书籍目录：
Preface1、Introdu
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编辑推荐
本书特点： ·广泛论述了能力学习方面的内容，包括Widrow-Hoff规则、反向传播算法和一些增强的反向传播算这（例如， 变梯度法，Levenberg-Marquardt动量项法） ·讨论了回归互联记忆神经网络(例如．Hopfield神经网络) ·给出多个解决问题的详细实例： ·以简单的积木形式解释了互联神经网络和竞争神经网络(包括特征映射、学习矢量量化和自适应共振理论)。 ·提供了用MATLAB4．O实现的神经网络设计演示程序（包含学生版和专业版） 这是一本非常优秀的著作 很难见到写得这么好的书。本书无论是插图还是范例都是一流的这些插图和范例不但丰富了内容，而且还增加了直觉感。
书籍介绍
Martin T.Hagan,Howard B.Demuth:Neural Network Design Original copyright @ 1996 by PWS Publishing Company.All rights reserved. First published by PWS Publishing Company,a division of Thomsin Learning,United States of America. Reprinted for People's Republic of China by Thomson Asia Pte Ltd and China Machine Press and CITIC Publishing House under the arthorization of Thomson Learning.No part of this book may be reproduced in any form without the the prior written permission of Thomson Learing and China Machine Perss.
网站评分
书籍多样性：5分
书籍信息完全性：6分
网站更新速度：6分
使用便利性：6分
书籍清晰度：5分
书籍格式兼容性：6分
是否包含广告：4分
加载速度：6分
安全性：4分
稳定性：3分
搜索功能：5分
下载便捷性：4分
下载点评
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书籍真实打分
故事情节：8分
人物塑造：7分
主题深度：9分
文字风格：3分
语言运用：7分
文笔流畅：4分
思想传递：4分
知识深度：8分
知识广度：4分
实用性：9分
章节划分：6分
结构布局：5分
新颖与独特：4分
情感共鸣：9分
引人入胜：5分
现实相关：9分
沉浸感：4分
事实准确性：3分
文化贡献：4分