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内容简介：本书阐述了基于群组及Lp正则项稀疏神经元反应的多种神经网络建模的思想，介绍了以大脑神经元反应能耗为约束的多目标稀疏优化模型，并针对传统前馈神经网络、Pi-Sigma神经网络，Sigma-Pi-Sigma神经网络、递归神经网络、岭多项式神经网络、Elman神经网络等给出了相关的稀疏优化方案，并针对每种具体的神经网络模型给出权值的有界性、算法的强、弱收敛性分析，同时通过大量的回归、分类实例验证了算法理论的正确性及算法的有效性。