《神经网络理论》从建造高性能计算机的观点出发，讨论了神经网络的作用，详细分析了多层前馈网络的结构设计、学习算法和故障诊断问题。全书共分4篇：第1篇重点讨论前馈网络的各种典型结构；第2篇讨论神经网络学习中的一些理论问题；第3篇研究具体的学习算法；第4篇讨论神经网络的可靠性及故障诊断。《神经网络理论》理论分析深入，并有不少具体实例，每章后面都附有俄罗斯学者在神经网络研究方面的大量文献。《神经网络理论》可作为从事神经网络研究和应用，以及从事模式识别领域研究的科技工作者的自学参考书，也可作为相关专业研究生的教学参考书。原书在俄罗斯被推荐为高年级大学生及研究生的教学用书。

本书由人工精神网络原理和人工神经网络应用两部分组成。第一部分介绍前馈神经网络、径向基神经网络、模糊神经网络、Hopfied神经网络、小波神经网络的构成原理及学习算法；第二部分介绍神经网络在信号与图像处理和自动控制中的应用，内容涉及神经网络图像分析和图像识别、神经网络用于优化、神经网络系统识别、神经网络非线性预测控制，以及神经网络故障诊断等方面。本书可作为电子信息类专业大学本科生及研究生的教学参考书，也可供相关领域的工程技术人员和研究人员参考。

《审计署计算机审计中级培训系列教材：计算机网络实用技术指南》讲述计算机网络体系结构及协议、开放系统互联参考模型及TCP／IP分层模型；数据通信技术基础；局域网技术、标准、模型以及各种流行的局域网系统；网络操作系统概念以及几种流行的局域网操作系统；局域网互联方法及互联设备；广域网组成及各种典型的广域网；Internet体系结构、应用工具及接入技术；TCP／IP网络的安装和调试、网络管理与安全；网络工程及结构化布线系统；电子政务和电子商务等应用。本书为国家审计署培训指定用书，可作为计算机网络中级培训教材、高等院校“计算机网络课程”教材或教学参考书，也可供从事计算机网络建设、管理和应用的初、中级工程技术人员和管理人员学习参考。

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