本書全面而系統地介紹了具有生物學背景的時空編碼脈沖耦合神經網絡的理論及應用。本書共9章，第1、2章介紹時空編碼人工神經網絡和空間編碼人工神經網絡的異同，時空編碼脈沖耦合神經網絡的基本理論、應用及研究現狀，脈沖耦合神經網絡的動態行為，以及更便于用硬件實現的單位連接模型；第3～7章介紹脈沖耦合神經網絡在圖像處理、特征提取、模式識別和優化等方面的理論及應用研究，融合數學形態學、模糊數學、粗集和粒子濾波等理論，并由數學形態學得到脈沖耦合神經網絡圖像處理通用設計方法，具體介紹了近二十種相關應用；第8、9章介紹基于脈沖耦合神經網絡的仿生建模理論及應用，將脈沖耦合神經網絡和注意力選擇相融合，充分貫徹拓撲性質知覺理論，采用同步振蕩特征捆綁理論，引入光流場方法，分別建立方位檢測、心理學注意力選擇、神經生物學注意力選擇仿生模型，并應用于目標跟蹤等方面。
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