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商品簡介
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通常一個用於解決複雜非線性問題的人工神經網路模型具有大量的神經元，並且它們之間的連接是非常複雜的。在實際中人們很難完全知道每個神經元的狀態資訊，因此對時滯遞迴神經網路的狀態估計問題的研究具有非常重要的意義。本書主要介紹有關時滯遞迴神經網路的狀態估計理論和應用的最新成果，運用多種不同的方法（如時滯劃分方法、鬆弛變數方法和多重積分不等式方法等）處理三類時滯神經網路的狀態估計問題，給出了狀態估計器的設計演算法，並通過大量的例子來驗證本書的理論成果。最後，討論了理論成果在回饋控制中的應用。
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