人工神经网络具有信息存储的分布性、信息处理的并行性、容错性和自适应性,因此广泛应用于信号处理、优化计算、模式识别和智能控制等众多领域。本书分两部分对时滞递归神经网络的理论与应用进行了介绍:第一部分对随机时滞递归神经网络的稳定性进行了分析,第二部分则对递归神经网络在优化算法及智能控制等方面的应用进行了介绍。

本书可供数学、系统科学、计算机、自动化等专业的研究生或高年级本科生学习参考。