本书是作者在东南大学多年从事神经网络理论及应用研究教学的基础上编写的神经网络设计研究生课程教材。 本书在介绍常用的神经元模型和权值学习算法的基础上，系统全面地介绍了神经网络，尤其是前馈神经网络结构设计的原理和方法。具体内容包括：影响神经网络泛化能力的各种因素，如结构复杂性、样本、初始权值、学习时间、先验知识等；这些因素如何影响神经网络的性能；常用的神经网络结构优化设计方法，包括剪枝算法(权
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