IEEE神经网络汇刊，第5卷
第5卷第1期，1994年1月
大卫·B·福格尔 :
模拟进化优化导论。 3-14 布鲁斯·怀特黑德 , 蒂莫西·乔特 :
演变空间填充曲线，以在输入空间上分布径向基函数。 15-23 约翰·罗伯特·麦克唐纳 , 唐纳德·瓦根 :
进化递归感知器用于时间序列建模。 24-38 维托里奥·马尼佐 
:
神经网络拓扑和权重分布的遗传进化。 39-53 彼得·安吉琳 , 格雷戈里·桑德斯 , 乔丹·B·波拉克 :
构造递归神经网络的进化算法。 54-65 沃尔克·尼森 :
利用自然界的线索解决二次分配问题。 66-72 安东尼·V·塞瓦尔德 , 詹妮弗·施伦齐格 :
高度不确定对象神经网络控制器的Minimax设计。 第73页至第82页 阿诺普·巴塔查尔贾亚 , Badrinath Roysam公司 :
通过进化优化联合解决低、中、高级视觉任务：在低信噪比下的计算机视觉应用。 83-95 居恩特·鲁道夫 :
典型遗传算法的收敛性分析。 96-101 齐晓峰 , 弗朗西斯科·帕尔米耶里 :
连续空间中无限种群进化算法的理论分析。 第一部分：选择和变异的基本性质。 102-119 齐晓峰 , 弗朗西斯科·帕尔米耶里 :
连续空间中无限种群进化算法的理论分析。 第二部分：交叉的多元化作用分析。 120-129 维特·阿特玛 :
进化模拟注释。 130-147
第5卷第2期，1994年3月
C.李·贾尔斯 , 加里·库恩 , 罗纳德·威廉姆斯 :
动态递归神经网络：理论与应用。 153-156 本吉奥 , 帕特里斯·西马德 , 保罗·弗雷斯科尼 :
学习梯度下降的长期依赖性是困难的。 157-166 莫妮卡·比安奇尼 , 马科·高里 , 马可·马基尼 :
关于递归神经网络中的局部极小问题。 167-177 奥利维尔·尼兰德 , 皮埃尔·罗塞尔·拉戈特 , 多米尼克·乌尔巴尼 , 莱昂·佩尔桑纳兹 , 杰拉德·德雷福斯 :
训练递归神经网络：为什么和如何？ 动态流程建模插图。 178-184 Oluseyi Olurotimi公司 :
具有前馈复杂性的递归神经网络训练。 185-197 史蒂夫·皮切（Steve W.Piche） :
神经网络控制器和滤波器的最速下降算法。 198-212 B.斯里尼瓦桑 , U.R.普拉萨德 , N.J.饶 :
利用递归神经模型辨识非线性动态系统的伴随反向传播。 213年至228年 阿忠措伊 , 安德鲁·D·巴克 :
局部递归全局前馈网络：对架构的批判性评论。 229-239 杰罗姆·T·康纳 , R.道格拉斯·马丁 , Les E.Atlas公司 :
递归神经网络和鲁棒时间序列预测。 240-254 亚历山大·帕洛斯 , 基尔至冲 , 阿米尔·F·阿提亚 :
递归多层感知器在复杂过程动力学建模中的应用。 255-266 乔治·凯奇里奥提斯 , 埃文格洛斯·泽拉斯 , 埃利亚斯·马诺拉科斯 :
使用递归神经网络进行自适应通信信道均衡。 267-278 金塔拉斯V.Puskorius , 李·费尔德坎普 :
使用卡尔曼滤波器训练的递归网络对非线性动力学系统进行神经控制。 279-297 安东尼·罗宾逊 :
递归网在电话概率估计中的应用。 298-305年 P.S.萨斯特里 , G.桑塔拉姆 , K.P.乌尼克里什南 :
用于动态系统识别和控制的记忆神经元网络。 306-319 郑曾 , 罗德尼·M·古德曼 , 帕德拉克·斯迈思 :
用于语法推理的离散递归神经网络。 320-330 何塞·C·普林西佩 , Jyh-Ming Kuo先生 , 萨梅尔·切莱比 :
动态神经网络中伽马记忆的分析。 331-337
第5卷第3期，1994年5月
Jenq-Neng黄 , Shyh-Rong Lay公司 , 马丁·梅克勒 , R.道格拉斯·马丁 , 吉姆·希默特 :
反向传播和投影寻踪学习中的回归建模。 342-353 H.希夫 , P.C.博亚里诺 , 但丁·德尔·科尔索 , 恩里卡·菲利皮 :
用于目标定位的生物神经系统的硬件实现。 354-362 安德鲁·韦伯 :
前馈网络的函数逼近：推广的最小二乘法。 363-371 乔治·富尔彻 , 唐纳德·布朗 :
用于预测温度分布的多项式网络。 372-379 Konstantinos Koutroumbas公司 , 尼古拉斯·卡卢普蒂迪斯 :
汉明网络并行和异步模式的定性分析。 380-391 Anastasios Delopoulos公司 , 安德烈亚斯·蒂拉基斯 , 斯特凡诺斯·科利亚斯 :
基于三元相关神经网络的不变图像分类。 392-408 苏坎·李 , 李文凯（Rhee Man Kil） :
使用局部和全局信息的连续函数的逆映射。 409-423 Coe F.英里 , C.大卫·罗杰斯 :
微电路联想记忆：一种生物激励的记忆结构。 424-435 托马斯·帕里西尼 , 里卡多·佐波利 :
反馈前馈非线性控制系统的神经网络。 436-449 帕特里克·蒂朗 , 文森特·佩里斯 , 帕斯卡·海姆 , 伯特兰·霍切特 :
Kohonen网络数字行为电路实现中的量化效应。 450-458 亚历山德罗·莫塔拉 , 埃里克·维托兹 :
为模拟VLSI人工神经网络量身定制的通信架构：固有性能和局限性。 459-466 大卫·S·陈 , 拉梅什·贾恩 :
一种用于函数逼近的鲁棒反向传播学习算法。 467-479 Wray L.邦廷 , 安德烈亚斯·魏根德 :
计算前馈网络中的二阶导数：综述。 480-488 M.Erkan Savran先生 , Ömer Morgül公司 :
关于动态联想神经存储器的设计。 489-492 亚历山大·帕洛斯 , 贝尼托·费尔南德斯 , 阿米尔·F·阿提亚 , 贾库马尔·穆图萨米 , 蔡伟康 :
多层感知器网络的加速学习算法。 493-497 马克·范·赫尔 , 多米尼克·马丁内斯 :
一种新的标量量化无监督竞争学习算法。 498-501 格兰杰·G·萨顿三世 , 詹姆斯·雷吉亚 :
规范化约束对竞争性学习的影响。 502-504年 Vijay V.Phansalkar先生 , P.Shanti Sastry先生 :
带动量的反向传播算法分析。 505-506 爱德华·科尔文 , 安东内特·洛加 , 威廉·J·B·奥尔德姆 :
一种用阈值函数训练多层网络的迭代方法。 507-508 Sang-Hoon噢 , 李英杰（Youngjik Lee） :
非线性变换对多层感知器中加权和之间相关性的影响。 508-510 马克·古德劳 , C.李·贾尔斯 , 斯里马特·T·查克拉达尔 , 董晨 :
一阶与二阶单层递归神经网络。 511-513 Dimitris C.Psichogios公司 , 莱尔·H·昂加 :
SVD-NET：自动选择网络结构的算法。 513-515 陈清江 , 辛嘉富 :
使用多阈值二次S形神经元提高多层感知器的分类能力。 516-519 Dharmendra S.Modha公司 , 叶沙亚胡·芬曼 :
密度估计的学习法则。 519-523 李祖原 , 王家祥 , 理查德·C·T·李 :
利用同构关系的Hopfield联想记忆的特征。 523-526
第5卷第4期，1994年7月
罗伯托·巴蒂蒂 :
在监督神经网络学习中使用互信息选择特征。 537-550 纳坦·彼得雷恩 , 约拉姆·巴拉姆 :
非线性动力系统和神经网络的吸引域和收敛速度的二阶界。 551-560 Doo-Il Choi先生 , 桑惠公园 :
自我创造和组织神经网络。 561-575 Heekuck哦 , 苏雷什·科塔里 :
双向联想记忆中学习放松法的适应性。 576-583 西蒙·琼斯 , 卡尔·M·萨姆特 , 杰米·亨特 :
线性收缩神经网络引擎中的学习：分析和实现。 584-593 V.T.Sunil Elanayar公司 , Yung C.Shin先生 :
径向基函数神经网络用于非线性随机动态系统的逼近和估计。 594-603 罗恩·孙 :
因果关系的神经网络模型。 604-611 皮埃尔·巴尔迪 , 阿米尔·F·阿提亚 :
延迟如何影响神经动力学和学习。 612-621 裴怡婷 , 罗纳德·伊尔蒂斯 :
Gibbs采样器的扩散网络结构及其在分配问题中的应用。 622-638年 罗伯特·J·T·莫里斯 , 贝赫罗赫·萨马迪 :
通信系统的神经网络控制。 639-650 Chularat Khunasaraphan公司 , 卡农克鲁克·瓦纳皮帕特 , Chidchanok Lursinsap公司 :
自恢复神经网络的权值转移技术。 651-658 马克·D·哈内斯 , 斯坦利·C·阿哈特 , 阿肖克·K·克里希纳穆西 :
使用递归神经网络的声学-语音映射。 659-662 C.歌曲 , K.P.Roenker公司 :
用于电子脉冲模式神经电路的新型异质结构器件。 663-665 亚历山大·帕洛斯 :
模糊逻辑和神经网络：来自现场的剪辑。 666至667 罗杰利奥·帕洛梅拉·加西亚 :
采用模糊逻辑的信息处理——皮耶罗·博尼松（Piero Bonissone）。 667-668
第5卷第5期，1994年9月
魏永燕 , 乌维·赫尔姆克 , 约翰·B·摩尔 :
神经网络Oja流的全局分析。 674至683 康斯坦丁诺斯·迪亚曼塔拉斯 , 孙元功 :
用于缩减秩近似的多层神经网络。 684-697 亚当·科瓦尔奇克 , 赫尔曼·费拉 :
用经验选择的单元开发高阶网络。 698-711 托马斯·海明格 , 《Yoh-Han Pao》 :
使用神经网络检测和分类水声瞬态。 712-718 华阳 , 塔拉姆·S·狄龙 :
Hopfield分级响应神经网络的指数稳定性和振荡性。 719-729 沃尔特·利洛 , 大卫·C·米勒 , 许仕芬（Stefen Hui） , 斯坦尼斯劳·扎克 :
基于脑状态盒（BSB）的联想记忆的合成。 730-737 尼科·韦梅尔 , Jean-Pierre Martens公司 :
关于多层感知器的初始化和优化。 738-751 杰克·S·N·让 , 金旺（Jin Wang） :
加权平滑以改进网络泛化。 752-763 罗伊·L·斯特雷特 , 托德·卢金布尔 :
概率神经网络的最大似然训练。 764-783 保罗·W·霍利斯 , 约翰·保罗斯 :
为VLSI实现量身定制的神经网络学习算法。 784-791 艾伦·F·穆雷 , 彼得·爱德华兹 :
训练期间突触重量噪声增强了MLP性能和容错能力。 792-802 詹姆斯·汀霍洛 :
最佳滤波的综合方法。 803-811 Hoon Kang先生 :
多层联想神经网络（MANN）：存储容量与完全召回。 第81页至第22页 柴田隆彦 , 福田俊雄 :
机器人运动的分层智能控制。 823-832 Hyuck M.Kwon先生 , 劳伦斯·T·谢弗 :
神经网络在干扰状态信息发生器中的应用。 833-837 颜瑞成 , Fu-Juay Chang先生 , Shyang Chang先生 :
人工神经网络中一种新的赢家通吃体系结构。 838-843 伦纳德·G·C·哈米 :
关于“反向传播误差表面是否没有局部极小值？”的评论。 844-845 刘斌凡 , 司捷 :
C的最佳近似值 2 函数及其误差界。 845-847 C.李·贾尔斯 , 克里斯蒂安·欧姆林 :
修剪递归神经网络以提高泛化性能。 848-851
第5卷第6期，1994年11月
村田信夫 , 吉泽舒吉 , 顺义阿玛里 :
网络信息准则—确定人工神经网络模型的隐藏单元数。 865-872 格雷戈里·海勒曼 , 迈克尔·乔治奥普洛斯 , 朝基·T·阿卜杜拉 :
一种动态自适应共振结构。 873-889 阿尔文德·斯里尼瓦桑 , 凯勒巴图尔 :
基于Hopfield/ART-1神经网络的故障检测与隔离。 890-899 洪士林 , 霍贾特·阿德利 :
MIMD共享存储机器的并行遗传/神经网络学习算法。 900-909 安杰伊·奇乔基 , Rolf Unbehauen公司 :
用于实时求解线性最小二乘和总最小二乘问题的简化神经网络。 910-923 许仕芬（Stefen Hui） , 斯坦尼斯劳·扎克 :
McCulloch-Pitts型神经元的Widrow-Hoff算法。 924-929 Dhananjay S.Phatak公司 , 以色列可兰经 :
级联相关学习体系结构中的连通性和性能权衡。 930-935 Chong-Ho Choi先生 , 崔振英 :
具有分段插值功能的构造性神经网络用于函数逼近。 936-944 雨果斯·贝西尼 , 马可·塞连斯 , 路易斯·冈萨雷斯-索特利诺 :
时间轨迹的霍普菲尔德网生成、编码和分类。 945-953 梁进 , 彼得·尼基弗鲁克 , 马丹·M·古普塔 :
离散时间递归神经网络的绝对稳定性条件。 954-964 特伦斯·D·桑格 :
非线性控制系统降维的最优无监督电机学习。 965-973 约拉姆·巴拉姆 :
用稀疏编码网络存储二进制矢量序列。 974-981 Khalid A.Al-Mashouq , 欧文·里德 :
针对严重的码间干扰信道，使用神经网络将均衡与解码相结合。 982-988 马丁·哈根 , 穆罕默德·门哈吉 :
用Marquardt算法训练前馈网络。 989-993 艾蒂安·巴纳德 :
误差率随样本大小增加而非多项式减少的模型。 994-997 Kondalsamy Gopalsamy公司 , 何学忠 :
双向联想记忆网络中的延迟相关稳定性。 998-1002 汉斯·克里斯蒂安·安徒生 , 方春藤 , 阿忠措伊 :
单网间接学习体系结构。 1003-1005
