Изложены вопросы современной теории нейрокомпьютеров. Приведен анализ различных архитектур вычислительных устройств с параллельной организацией работы. Рассмотрен биологический аналог параллельной организации обработки информации. Большое внимание уделено разновидностям построения формальных нейронов, технологии сетей и классическим методам их обучения, методам подготовки задач для решения на нейрокомпьютерах. Приведены оригинальные результаты применения нейронных сетей для решения систем дифференциальных уравнений и степенных рядов в конструировании нейросетевых алгоритмов; обучения нейронных сетей на базе генетического алгоритма и теории адаптивного резонанса. Представлены программные системы эмуляции нейронных сетей, разработанных в Калужском филиале МГТУ им. Н.Э. Баумана. Уделено внимание аппаратной реализации нейрокомпьютеров, в том числе и на отечественной элементной базе.
Второе издание (1-е - 2002 г.) переработано и дополнено исследованием новых типов нейронных сетей, в том числе гибридных, построенных на основе интеграции с нечеткими системами и генетическими алгоритмами. Добавлен материал, иллюстрирующий использование нейрокомпьютеров при решении прикладных задач.
Содержание учебного пособия соответствует курсу лекций, которые авторы читают в Калужском филиале МГТУ им. Н.Э. Баумана.
Для студентов, инженеров, аспирантов и научных сотрудников кибернетических специальностей.

аналіз, анализ, нейронні мережі, нейронные сети, рекурентні нейронні мережі (РНМ), рекуррентные нейронные сети (РНС), генетичний алгоритм, генетический алгоритм, нейро-нечіткі мережі, нейро-нечеткие сети, нечіткі операції, нечеткие операции