●第1章緒論
1.1研究目的和意義
1.2神經網絡及隨機數值模擬研究現狀
1.3預備知識
1.4主要研究內容
第2章時滯和噪聲影響下具有Markov切換神經網絡的穩定性
2.1引言
2.2時滯和噪聲影響下的穩定性條件
2.3數值仿真
2.4本章小結
第3章隨機時滯Hopfield神經網絡的SSBE方法穩定性
3.1引言
3.2隨機時滯Hopfield神經網絡穩定性
3.3SSBE方法的穩定性
3.4數值仿真
……

本書旨在介紹神經網絡數值模擬、穩定性及其在經濟預測、文本分類等方面的應用以及作者近幾年的研究成果。本書繫統地闡述了時滯Markov切換神經網絡、隨機Hopfield神經網絡的數值方法、Markov切換隨機時滯神經網絡數值方法的基本理論和穩定性分析，研究了神經網絡與統計學習和群體智能優化算法的融合方法及其在證券投資、碳價預測和文本挖掘等方面的應用，並通過數值實例驗證理論結果的正確性和方法的有效性，通過實證分析展示神經網絡等方法在數據科學中的應用。本書可供高等院校數據科學、統計、應用數學等相關專業高年級本科生和研究生使用，也可供相關教師和科研人員參考。

蔣鋒 著