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内容简介：本书共17章, 主要内容包括神经网络理论基础、BP神经网络设计、基于工具箱的BP神经网络训练与测试、基于BP网络的数据拟合与误差补偿、模糊BP神经网络数据拟合与误差补偿、RBF神经网络设计、模糊RBF神经网络设计、ELM网络算法设计、基于高斯基函数特征提取的FELM神经网络、基于ELM神经网络和FELM神经网络的数据拟合、动态递归神经网络设计、带有动态回归层的模糊神经网络、PiSigma模糊神经网络设计、小脑模型神经网络设计、Hopfield神经网络设计、深度学习算法、卷积神经网络和基于长短期记忆网络的拟合与时间序列预测。