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1.

図書
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1. Perception, mapping, and navigation (: pbk. ; : case)
[edited by] S.S. Iyengar and Alberto Elfes
出版情報: Los Alamitos, Calif. : IEEE Computer Society Press, c1991  viii, 541 p. ; 29 cm
シリーズ名: IEEE Computer Society Press tutorial ; . Autonomous mobile robots ; v. 1
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2.

図書
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2. Control, planning, and architecture (pbk. ; case)
[edited by] S.S. Iyengar and Alberto Elfes
出版情報: Los Alamitos, Calif. : IEEE Computer Society Press, 1991  viii, 527 p. ; 29 cm
シリーズ名: IEEE Computer Society Press tutorial ; . Autonomous mobile robots ; v. 2
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3.

図書
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3. Proceedings of the 20th IASTED International Conference on Parallel and Distributed Computing and Systems, November 16-18, 2008, Orland, Florida, USA . The IASTED International Symposia on Distributed Sensor Networks . Distributed and Intelligent Multimedia Systems
editor, T.F. Gonzalez . editor, S.S. Iyengar
出版情報: Anaheim, Calif. : ACTA Press, c2008  iv, 475 p. ; 28 cm
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4.

図書
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4. Foundations of wavelet networks and applications
S. Sitharama Iyengar, E.C. Cho, Vir V. Phoha
出版情報: Boca Raton : Chapman & Hall/CRC, c2002  258 p. ; 25 cm
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目次情報: 続きを見る
Mathematical Preliminaries / I：
Sets / 1.1：
Functions / 1.2：
Sequences and Series / 1.3：
Complex Numbers / 1.4：
Linear Spaces / 1.5：
Matrices / 1.6：
Hilbert Spaces / 1.7：
Topology / 1.8：
Measure and Integral / 1.9：
Fourier Series / 1.10：
Exercises / 1.11：
Wavelets / 2：
Introduction / 2.1：
Dilation and Translation / 2.2：
Inner Product / 2.3：
Haar Wavelet / 2.4：
Multiresolution Analysis / 2.5：
Continuous Wavelet Transform / 2.6：
Discrete Wavelet Transform / 2.7：
Fourier Transform / 2.8：
Discrete Fourier Transform / 2.9：
DFT of Finite Sequences / 2.10：
Convolution / 2.11：
Neural Networks / 2.12：
McCulloch-Pitts Model of Neuron / 3.1：
Optimal Network Structure / 3.1.2：
Single Layer Perceptron / 3.1.3：
Multilayer Perceptrons / 3.2：
Adaptation Procedure of Rosenblatt / 3.2.1：
Backpropagation Learning / 3.2.2：
Hebbian Learning / 3.3：
Hebb's Rule / 3.3.1：
Hebbian Learning Applied to Multiple Input PEs / 3.3.2：
Oja's Rule / 3.3.3：
Sanger's Rule / 3.3.4：
Principal Component Analysis (PCA) / 3.3.5：
Anti-Hebbian Learning / 3.3.6：
Competitive and Kohonen Networks / 3.4：
Competitive Learning / 3.4.1：
Kohonen Self-Organizing Map / 3.4.2：
Grossberg's Instar-Outstar Network / 3.4.3：
Adaptive Resonance Theory (ART) / 3.4.4：
Recurrent Neural Networks / 3.5：
Hopfield Networks / 3.5.1：
Wavelet Networks / 3.6：
What are Wavelet Networks? / 4.1：
Dyadic Wavelet Network / 4.3：
Theory of Wavelet Networks / 4.4：
Wavelet Network Structure / 4.5：
Wavelet Network Algorithm / 4.5.1：
Multidimensional Wavelets / 4.6：
Learning in Wavelet Networks / 4.7：
Initialization of Wavelet Networks / 4.8：
Properties of Wavelet Networks / 4.9：
Scaling at Higher Dimensions
Recurrent Learning / 4.11：
Neural Structures / 5.1：
Learning Problems / 5.2.2：
On-line Learning Approaches: Recurrent Backpropagation / 5.2.3：
Recurrent Wavelets / 5.3：
Wavelets in Function Approximation / 5.3.1：
Recurrent Wavelet Networks / 5.3.2：
Numerical Experiments / 5.4：
Case 1 / 5.4.1：
Case 2 / 5.4.2：
Concluding Remarks / 5.5：
Separating Order from Disorder / 5.6：
Order within Disorder / 6.1：
Wavelet Networks: Trading Advisors / 6.2：
Comparison Results / 6.3：
Conclusions / 6.4：
Radial Wavelet Neural Networks / 6.5：
Data Description and Preparation / 7.1：
Classification Systems / 7.3：
Minimum Distance Classifier / 7.3.1：
Wavelet Neural Network Classifier / 7.3.2：
Results / 7.4：
Predicting Chaotic Time Series / 7.5：
Nonlinear Prediction / 8.1：
Short-Term Prediction / 8.3：
Parameter-Varying Systems / 8.5：
Long-Term Prediction / 8.6：
Appendix / 8.7：
Acknowledgments / 8.9：
Figures / 8.10：
Concept Learning / 8.11：
Background / 9.1：
Preliminaries / 9.2：
PAC Learning / 9.3.1：
Approximation by Wavelet Networks / 9.3.2：
Stochastic Approximation Algorithms / 9.3.3：
Learning Algorithms / 9.4：
Basic Algorithm / 9.4.1：
Batching Algorithm / 9.4.2：
Summary / 9.5：
Bibliography / 9.6：
Index / 10.1：
Mathematical Preliminaries / I：
Sets / 1.1：
Functions / 1.2：
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