Tom SIECI NEURONOWE został przygotowany przez Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych. Celem książki jest zaznajomienie Czytelnika z aktualnym stanem i tendencjami rozwojowymi sieci neuronowych poprzez ukazanie osiągnięć naukowych w tym zakresie oraz rozlicznych zastosowań. W monografii przedstawiono podstawowe architektury oraz algorytmy uczenia sieci neuronowych. Podano sposoby ich projektowania oraz optymalizacji.

Omówiono różne zastosowania, m.in. w zagadnieniach aproksymacji, modelowania i identyfikacji, przetwarzania i rozpoznawania obrazów oraz w medycynie i diagnostyce medycznej. Ponadto książka zawiera podstawowy zasób wiedzy o systemach rozmytych, algorytmach genetycznych i ewolucyjnych oraz metodach hybrydowych. Książka może być pomocna dla studentów, przedstawicieli nauki i inżynierów w takich dziedzinach, jak: informatyka, biocybernetyka i inżynieria biomedyczna, medycyna, elektronika, automatyka i robotyka, fizyka, ekonomia oraz matematyka stosowana.

Materiał książki zawiera również najnowsze wyniki badań prezentowane podczas konferencji Neural Networks and Their Applications, organizowanych od 1994 roku przez Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych.

Rozdziały:

Część I. Architektury, algorytmy uczenia i projektowania sieci

1. Wstęp do sieci neuronowych
2. Wstępne przetwarzanie danych
3. Metoda wstecznej propagacji błędów i jej modyfikacje
4. Zastosowanie algorytmu RLS do uczenia sieci neuronowych
5. Neuronowe sieci modularne
6. Samoorganizujące sieci neuronowe
7. Statyczne i dynamiczne sieci
8. Ontogeniczne sieci neuronowe
9. Strategie projektowania sieci neuropodobnych
10. Optymalizacja architektury sieci neuronowych

Część II. Zastosowania

11. Aproksymacja funkcji przy pomocy jednokierunkowych sieci neuronowych
12. Sieci dynamiczne i ich zastosowanie w modelowaniu i identyfikacji
13. Sieci neuronowe w identyfikacji systemów Wienera i Hammersteina
14. Sieci neuronowe w przetwarzaniu i rozpoznawaniu obrazów
15. Wybrane obszary biomedycznych zastosowań sieci neuronowych
16. Neuronowe metody analizy szeregów czasowych i możliwości ich zastosowań w zagadnieniach biomedycznych
17. Analiza szeregów czasowych obrazów fMRI
18. Sieci neuronowe w modelowaniu zaburzeń neuropsychologicznych i chorób psychicznych
19. Sieci neuronowe i logika rozmyta w medycynie - przegląd zastosowań

Część III. Metody hybrydowe

20. Neuronowe metody odkrywania wiedzy w danych
21. Sieci neuronowe i uczenie maszynowe: próba integracji
22. Algorytmy genetyczne i ewolucyjne
23. Systemy rozmyte i rozmyto-neuronowe
24. Inteligentne systemy obliczeniowe i sztuczna inteligencja
25. Metody hybrydowe w diagnostyce medycznej
26. Model FSM w zastosowaniu do klasyfikacji