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《神经网络权值直接确定法》提出了一种神经网络权值直接确定的方法。不同于传统的神经网络迭代学习思想，新方法可以一步直接计算出学习型神经网络的最优权值，展示其在计算速度和学习精度方面的优越性。考虑到人工神经网络拓扑结构与其性能有着密切的关系，因此，围绕网络结构（隐神经元数）进行性能优化一直以来都是人工神经网络研究的一个重要方向；基于提出的权值直接确定方法，《神经网络权值直接确定法》提出了神经网络结构（隐神经元数）最优确定算法，从而可以快速确定性地得到神经网络的最佳（或较佳）拓扑结构。
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本书为“中山大学学术丛书”之一。主要内容包括神经元激励函数的选取、正交基函数神经网络的建模、相关学习算法的设计、网络拓扑结构的**化、正交基函数神经网络的硬件实现及该类神经网络在系统辨识、滤波器设计、非线性预测、信息加密、入侵检测和模型算法控制（MAC）中的应用。*后探讨了任意基函数前向神经网络的建模机理，构造了基函数前向神经网络通用模型，推导出相应的学习算法公式。
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