Применение нейросетевых методов для обработки сигналов в каналах с помехами
Диссертация
Вычисления в нейронных сетях существенно отличаются от традиционных, в силу высокой распараллелености их можно рассматривать как коллективное явление. В нейронной сети нет локальных областей, в которых запоминается конкретная информация. Вся информация запоминается во всей сети. Сущность этого подхода заключается в том, что в качестве меры принадлежности сигнала к некоторому классу используется… Читать ещё >
Список литературы
- Айвазян С.А., Енюков И. О., Мешалкин Л. Я. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
- Айзенберг H.H., Француз А. Г. Распознавание образов на конечном множестве описаний. Пробл. Бионики. М.: РАН, вып. 4, 1970. С. 70−74.
- Асратян A.A. Факсимильно-микропроцессорные распознающие комплексы. М.: Радио и связь, 1991. 113 с.
- Ахапкин Ю.К., Барцев С. И., Всеволодов H.H. и др. Биотехника новое направление компьютеризации. М: Наука, 1990. 144 с.
- Банкет В.Л., Дорофеев В. М. Цифровые методы в спутниковой связи. М.: Радио и связь, 1988. 240 с.
- Борисов А.Н., Мордовина Е. В. Однослойная нейронная сеть для классификации нечетких образов // Непрерывнологические и нейронные сети и модели: тр. междунар. научн.-техн. конф., 23−25 мая. Ульяновск: УлГТУ, т.1. 1995. С. 61−63.
- Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Том I. Теория обнаружения, оценок и линейной модуляции // Пер. с англ., под ред. Проф. В. И. Тихонова. М.: Советское радио, 1972. 744 с.
- Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Том II. Теория нелинейной модуляции // Пер. с англ., под ред. проф. В. Т. Горяинова. М.: Советское радио, 1975. 344 с.
- Вапник В.Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. Статистические проблемы обучения. М.: Наука, 1974. 416 с.
- Васильев В.И. Распознающие системы. Справочник. Изд. 2-е перераб. и до-полн. Киев: Наукова Думка, 1983. 422 с.
- Васильев В.И., Буркин А. П., Свириденко В. А. Системы связи: Учебн. Пособие для втузов. М.: Высш. шк., 1987. 280 с.
- Веденов A.A., Ежов A.A., Левченко Е. Б. Архитектурные модели и функции нейронных ансамблей // Физические и математические модели нейронных сетей. Т.1, ч.1, Спиновые стекла и нейронные сети. Итоги науки и техники. М.: ВИНИТИ, 1990. С. 44−92.
- Веденов A.A., Левченко Е. Б. Об одном классе нелинейных систем с памятью //Письма в ЖЭТФ, 41, вып. 8. 1985. С. 328−331.
- Галуев Г. А. Параллельная цифровая нейрокомпьютерная реализация нейронных сетей, обучаемых методом обратного распространения ошибки//Электрон. Моделирование. Т. 14, № 6,1992. С. 14−19.
- Галушкин А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. М.: Энергия, 1974. 367 с.
- Галушкин А.И., Судариков В.А" Шабанов Е. В. Методика решения задач на нейрокомпьютерах//Нейрокомпьютер. № 1,1992. С. 24−28.
- Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры в разработках военной техники США (обзор по материалам открытой печати). М.: Научный центр нейрокомпьютеров РАН. 1995. 154 с.
- Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация //Пер. с англ. Киев: Наукова думка, 1987. 262 с.
- Гоноровский И.С., Демин М. П. Радиотехнические цепи и сигналы. 5-е изд. перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1994. 480 с.
- Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП ПараГраф. 1990. 160 с.
- Горелик A. JL, Гуревич И. Б., Скрипкин В. А. Современное состояние проблемы распознавания: некоторые аспекты. Под. ред. Горелика А. Л. М.: Радио и связь, 1985. 160 с.
- Горелик A.JI., Скрипкин В. А. Методы распознавания. М.: Высшая школа, 1984. 208 с.
- Горелик А.Л., Скрипкин В. А. Построение систем распознавания. М.: Сов. радио, 1974. 224 с.
- Григорьев В.Р., Кузнецов A.B. Анализ нелинейных динамических сигналов на основе фрактального подхода // Международная конференция: «Информатизация правоохранительных систем». М.: Академия управления МВД России. Тезисы докладов, ч.2, 1997. С. 99−101.
- Григорьев В.А. Передача сигналов в зарубежных информационно-технических системах. С.-П.: ВАС, 1998. 440 с.
- Гуревич A.C., Нахмансон Г. С. Различение дискретно кодированных сигналов в акустооптическом корреляторе с временным интегрированием в условиях помех. Изв. вузов. Радиоэлектроника, т. 33, № 5,1990.
- Дертоузос M. Пороговая логика. M.: Мир. 1967. 147 с.
- Дианов K.JI. Анатомия модемного железа // Журнал Технологии Электронных Коммуникаций, Том 62. М.: ТЭК, 1996, С. 16−20.
- Дикарев В.И., Романенко В. А., Яковлев А.А Устройство распознавания радиосигналов. Авт. свид. № 1 069 149, 1982.
- Дикарев В.И., Романенко В. А., Клименко H.H. Устройство распознавания радиосигналов. Авт. свид. № 1 185 359,1984.
- ДюранаБ., ОделлаП. Кластерный анализ. М.: «Статистика». 1977. 325 с.
- Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен //Пер. с англ. под ред. В. Л. Стефанюка. М.: Мир, 1976. 511 с.
- Журавлев Ю.И. Непараметрические задачи распознавания образов // Кибернетика. 1986. № 6, С. 83−103.
- Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации //Проблемы кибернетики. М.: Наука. 1978. Вып. 33, С. 5−68.
- Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию решений. М.: Мир, 1976. 165 с.
- Заде Л.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе / В кн. Классификация и кластер //Под ред. Дж. Вэн Райзин. М.: Мир, 1980. С. 208−247.
- Злотник Б.М. Помехоустойчивые коды в системах связи // Статистическая теория связи, вып. 31. М.: Радио и связь, 1989. 232 с.
- Каневский З.М., Финкельштейн М. И. Флуктуационная помеха и обнаружение радиосигналов. М.-Л.: Госэнергоиздат, 1963,216 с.
- Кантор Л.Я. Помехоустойчивость приема частотно-модулированных сигналов. Кантор Л. Я., Дорофеев В. М. М.: Связь, 1977. 335 с.
- Кеннеди P.C. Каналы связи с замиранием и рассеиванием // Пер. с англ. Ка-заряна P.A., Ярославского Л. П. Под ред. Овсеевича И. А. М.: Сов. радио, 1973. 302 с.
- Кисилев Н.В. Методы построения систем распознавания и классификации негауссовых сигналов. Л.: Изд-во ЛГУ, 1986. 188 с.
- Клюев В.И. Частотно-временные преобразования и прием дискретных сигналов в системах связи. М.: Радио и связь, 1990. 208 с.
- Колбасова Л.А., Крушина Т. Ю., Онацько В. Ф. Нейронная сеть предварительной обработки для задач распознавания речи// Моделир. и проектир. приборов и систем микро- и наноэлектрон. М.: Изд-во Моск. Гос. Ин-т Электрон. Техн. 1994. С. 120−133.
- Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных//Докл. АН СССР, том 108,1956. С. 2.
- Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиций непрерывных функций одного переменного и сложения //Докл. АН СССР, том 114, 1957. С. 953−956.
- Колмогоров А.Н., Фомин С. В. Элементы теории функций и функционального анализа. Изд. 6-е перераб. испр. М.: Наука, 1989. 623 с.
- Кохонен Т. Ассоциативная память. М.: Мир, 1980. 239 с.
- Крайзмер Л.П., Кулик Б. А. Обработка сложных сигналов на основе использования нейрокомпьютеров // Персональный компьютер на вашем рабочем месте. С.-П.: СПГУ. 1991. С. 228−231.
- Кремер И.Я., Владимиров В. И., Карпухин В. И. Модулирующие (мультипликативные) помехи и прием радиосигналов. Под. ред. Кремера И. А. М.: Сов. Радио, 1972,480 с.
- Кузнецов A.B. Нейросетевой классификатор со случайными связями на основе многозначных нейронов. / Журнал «Информационные технологии» № 7, 1999. С. 10−15.
- Кузнецов A.B. Нейросетевой алгоритм разделения классов телекоммуникационных сигналов. / Журнал «Информационные технологии» № 8, 1999. С. 15−21.
- Курицын С.А. Методы адаптивной обработки сигналов передачи данных. М.: Радио и связь, 1988. 144 с.
- Куссуль Э.М. и др. Нейросетевой классификатор со случайными порогами // Нейрокомпьютер. М.: РАН. № 3,1995. С. 23−44.
- Лапий В.Ю., Калюжный А. Я., Красный Л. Г. Устройства ранговой обработки информации. Киев: Техника, 1986.
- Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. В трех книгах. Книга первая. Изд. 2-е, переработ, и доп., М.: Сов. радио, 1974.552 с.
- Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. В трех книгах. Книга вторая. М., Сов. Радио, 1975,392 с.
- Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. В трех книгах. Книга третья. М., Сов. Радио, 1976,288 с.
- МакКаллок У.С., Питтс У Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности: Автоматы//Под. ред. Шеннона К. Э., Маккарти Д. М.: Наука, 1956. 403 с.
- Миленький A.B. Классификация сигналов в условиях неопределенности. (Статистические методы самообучения и распознавания образов). М.: Сов. радио, 1975. 328 с.
- Минский М., Пейперт С. Персептроны. М.: Мир. 1971. 264 с.
- Мкртчян С.О. Нейроны и нейронные сети. М.: Энергия, 1971. 232 с.
- Моисеев H.H., Иванилов Ю. Л., Столярова Е. М. Методы оптимизации. М.- Наука, 1978. 352 с.
- Монзинго P.A., Миллер Т. У. Адаптивные антенные решетки: Введение в теорию //Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986. 448 с.
- Нейронная сеть для идентификации сигналов гидролокатора //Радиоэлектроника за рубежом: Экспресс-информ. НИИЭИР, Вып. 2 (1208), 1992. С. 4−10.
- Нейронные классификаторы в акустических распознаваниях образов // Приборы и элементы автоматики. Испытательные стенды: Экспресс- информ. ВИНИТИ, № 21,1995. С. 4−11.
- Нейронные классификаторы с распределенным кодированием входной информации// Э. М. Куссуль, Т. Н. Байдык, В. В. Лукович, Д. А. Рачковский. Журнал Нейрокомпьютер, №¾, 1994. С. 13−24.
- Никонов В.Г. Классификация минимальных базисных представлений всех булевых функций от четырех переменных // Обозрение прикл. промыш. ма-тем., сер. дискрета, магем. М.: ВТП, 1994. Т.1, в. З, С. 402−457.
- Никодов В.Г. Пороговые представления булевых функций// Обозрение прикл. промыш. магем., сер. дискрета, матем. М.: ВТП, 1994. Т.1, в. З, С. 458−545.
- Патрик Э.А. Основы теории распознавания образов // Пер. с англ. В.А. Ба-ронкина под ред. Б. Р. Левина М.: Сов. Радио, 1980. 408 с.
- Первачев С.В., Перов А. И. Адаптивная фильтрация сообщений. М.: Радио и связь, 1991. 160 с.
- Перцептрон система распознавания образов. Под общ. ред. Ивахненко А. Г. Киев: Наукова думка, 1975. 432 с.
- Петров A.B., Яковлев A.A. Анализ и синтез радиотехнических комплексов / Под ред. В. Е. Дулевича. М.: Радио и связь, 1984. 366 с.
- Поляков П.Ф., Ниц A.A. О возможности распознавания радиосигналов по их мгновенному комплексному спектру // Республиканский научно-технический сборник. Вып.21, 1982.
- Поляков П.Ф. и др. Устройство для распознавания радиосигналов. Авт. свид. № 481 054, 1972.
- Радиоэлектронные системы иностранных государств. Григорьев В. А., Кузьмин В. Д., под редакцией Григорьева В. А. Л.: ВАС, 1984, 222 с.
- Распознавание образов: состояние и перспективы // К. Верхаген, Р. Дёйн, Ф. Грун и др. М.: Радио и связь. 1985. 104 с.
- Регламент радиосвязи, т. I. М.: Радио и связь, 1985.165 с.
- Регламент радиосвязи, т. П. М.: Радио и связь, 1985. 96 с.
- Репин В.Г., Тартаковский Г. П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Сов. радио, 1977. 432 с.
- Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Персептроны и теория механизмов мозга. М.: Мир. 1965. 403 с.
- Сентагонаи Я., Арбиб М. Концептуальные модели нервной системы. М.: Мир, 1976. 198 с.
- Сверхбольшие интегральные схемы и современная обработка сигналов. / Под ред. С. Куна и др. М.: Радио и связь, 1988,472с.
- Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы. В 2-х ч. Ч. 2 //Пер. с. англ. М.: Мир, 1988. 360 с.
- Спилкер Дж. Цифровая спутниковая связь // Пер. с. англ. под ред. В. В. Маркова М.: Связь, 1979. 592 с.
- Теория передачи сигналов//А.Г. Зюко, Д. Д. Кловский, М. В. Назаров, Л. М. Финк. 2-е изд. перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1986. 304 с.
- Тихонов В.И. Оптимальный приём сигналов. М.: Радио и связь, 1983. 320 с.
- Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1982. 624 с.
- Тихонов В.И., Кульман Н. К. Нелинейная фильтрация и квазиоптимальный приём. М.: Радио и связь, 1975. 704 с.
- Тихонов В.И., Харисов В. Н. Сташстический анализ и синтез радиотехнических систем. М.: Радио и связь, 1991. 608 с.
- Ту Дж., Гонсалее Р. Принципы распознавания образов //Пер. с англ. под ред. Ю. И. Журавлева. М.: Мир, 1978. 412 с.
- Тэнк Д. У, Хопфилд Дж.Дж. Коллективные вычисления в нейроноподобных электронных схемах //Журн. В мире науки. № 2. 1988. С. 44−53.
- Уидроу Б. Стринз С. Адаптивная обработка сигналов //Пер. с англ. М: Радио и связь, 1989. 440 с.
- Уинстон П. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1980. 400 с.
- Уоссермен Ф. Нейрокомпыотерная техника: Теория и практика// Пер. с англ. М.: Мир. 1992. 240 с.
- Фомин В.Н. Рекуррентное оценивание и адаптивная фильтрация М.: Наука, 1984. 288 с.
- Фомин Я.А., Савич А. В. Оптимизация системы распознавания многомерных нормальных совокупностей //Радиотехника. 1985. т.40, № 12, С. 8−11.
- Фомин Я.А., Тарловский Г. Г. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь, 1986.264 с.
- Фу К. Структурные методы в распознаваний образов //Пер. с англ. под ред. М. А. Айзермана. М.: Наука, 1977. 319 с.
- Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов //Пер. с англ. под ред. А. А. Дорофеюка. М.: Наука, 1979. 367 с.
- Хальд А. Математическая статистика с техническими приложениями //Пер. с англ. М.: Иностр. лит-ра. 1956. 305 с.
- Харкевич А. А. Борьба с помехами. М.: Наука, 1965. 276 с.
- Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.- Наука, 1970. 252 с.
- Яблонский С.В. Функциональные построения в £-значной логике. Тр. ма-тем. инст-та АН СССР, т. 51. М.: РАН, 1958. С. 5−142.
- Ahalt S.C., Jung Tzyy-ping, Krishnamurthy A.K. A comparison of radar signal classifier // IEEE Int. Conf. Syst. Eng., Pittsburgh. Pa, Aug. 9−11, 1990, P. 609 611.
- Amari S. Field theory of self-organizing neural nets// IEEE Trans. SMC. 13, 1983. P. 741−748.
- Anderson J.A., Rosenfeld E. «Neurocomputing: Foundation of Research». MIT Press, Cambridge, Mass., 1988. P. 56−72.
- Baird B. Bifurcation theory methods for programming static or periodic attrac-tors and their bifurcations in dynamic neural networks // IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. I, 1988. P. 9−16.
- Brown J.R. and oth. Neural net classifier for millimeter waves radar // SPIE, vol. 1154, Real-Time Sign. Proc., XII, 1988, P. 71−76.
- Bruck J., Goodman J.W. A generalized convergence theorem for neural networks and its applications in combinatorial optimization // IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. Ill, 1987. P. 649−656.
- Caianiello E.R., Grimson W.E.L. Synthesis of boolean nets and time behavior of general mathematical neuron//Biol. Cybernetics. 18, № 2. 1975. P. 111−117.
- Carpenter G.A., Grossberg S. A massively parallel architecture for a selforgan-izing neural pattern recognition machine // Comput. Vision, Graphics, Image Process. 37, № 1.1987. P. 54−115.
- De Luca A. On some representation of booleal functions. Application to the theory of switching element nets //Kybernetik. 9. 1971. P. 1−10.
- Edwards S.F., Anderson P.W. Theory of spin glasses//J. of Physics F.: Metal Physics. № 5, 1975. P. 965−974.
- Fisher K.H. Spin glasses (I) //Physica status solidi (B). 116, № 2. 1983. P. 357 414.
- Gezeltar J.D., Freeman R.F. Use of neural networks to design shared radiofre-quency pulses // Journal of Magnetic Resonance, 1990, R 397−404.
- Grossberg S. Studies of mind and brain: Neural principles of learning, perception, development, cognition and motor control //Boston- Reidel, 1982. 662 p.
- Grossberg S., Levine D. S. Attentional mechanisms in neural information processing: examples from pavlovian conditioning // EEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. 1,1987. P. 49−57.
- Haines K., Hecht-Nielsen R. A BAM with increased information storage capacity // IEEE International conference on neural networks, Washington: NJ. vol. I, 1989. P. 181−190.
- Hanson W.A., Cruz C.A., Tam J.Y. CONE computational network environment // IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA., vol. Ill, 1987. P. 531−538.
- Hartley R., Szu H. A comparison of the computational power of neural network models // IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. Ill, 1987. P. 15−22.
- Hebb D.O. The organization of behavior. A neurophysical theory. N Y.: Wiley., 1949. 355 p.
- Hecht-Nielsen R. Kolmogorov’s Mapping Neural Network Existence Theorem // IEEE First Annual Int. Conf. on Neural Networks, San Diego, vol. 3, 1987, P. 1113.
- Hecht-Nielsen R. Theory of the backpropagation neural network// IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA., vol. 1,1988. P. 593−605.
- Hoider N.S., Sayeh M.R. A discrete Lyapunov system as an efficient associative memory //IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. I, 1988. P. 55−59.
- Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities //Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 79. 1982. P. 2554−2558.
- Hopfield J.J. Neurons with graded response have collective computational properties like those of two-state neurons //Proc. Natl. Acad. Sci. USA., 81. 1984. P. 3088−3092.
- Hopfield J.J., Feinstein D.I., Palmer R.G. «Unlearning» has a stabilizing effect in collective memories//Nature. 1983. 304. P. 158−159.
- Hopfield J.J., Tank D.W. «Neural» computation of decisions in optimization problems //Biol. Cybernetics. 52. 1985. P. 141−152.
- Huang W. Y., Lippmann P.P. Neural Net and Traditional Classifiers. In Anderson D.Z. Ed. Proc. of the 1987 Neural Information Processing Systems Conf., P. 387−396, Am.lnst. of Physics, New York, 1988.
- Jha S.K., Soraghan J J., Durrani T.S. Equalization using neural networks // 1-st IEE Int. Conf. Artif. Neural Networks, London. Oct. 16−18, 1989, London, 1989,1. P. 356−360.
- Jutten C., Herault J. Blind separation of sources. Pt. 1. An adaptive algorithm based on neuromimetic architecture // Signal Process., 1991, vol. 24, № 1, P. 1−10.
- Jutten C., Herault J. Blind separation of sources. Pt. 2. Problems statement // Signal Process., 1991, vol. 24, № 1, P. 11−20.
- Kinzel W. Learning and pattern recognition in spin glass models//Z. Phys. B Condensed Matter., 60. 1985. P. 205−213.
- Kohonen T. Self-organized formation of topologically correct feature maps // Biol. Cybern. 43, № 1. 1982. P. 59−69.
- Kolen J.F. Faster learning through a probabilistic approximation algorithm// IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. I, 1988. P. 449−454.
- Kosko B. Adaptive bidirectional associative memories//Appl. Optics. 26, № 23. 1987. P. 4947−4960.
- Kosko B. Unsupervised learning in noise // IEEE International conference on neural networks, Washington: NJ. vol. I, 1989. P. 277−282.
- Kuhn R., van Hemmen J.L., Riedel U. Complex temporal associations in neural networks //J. Phys. A: Math. Gen. 20. 1989. P. 3123−3135.
- Lee A. W., Sheu A. J. An investigation on local minima of Hopfield network for optimization circuits // IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. I, 1987. P. 45−51.
- Lippmann R. P All introduction to computing with neural nets // IEEE ASSP Mag., April. 1987. P. 4−22.
- McCalloch W.A., Pitts W. A Logical calculus of ideas immanents in nervous activity //Bull. Math. Biophys. 5. 1943. P. 115−133.
- Nakagami M. Statistical methods in radio waves propagation, Pergamon press, London-N.Y, 1960. 456 p.
- Nasrabadi N. M., Feng Y. Vector quantization of images based upon the Kohonen self-organizing feature maps // IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. 1,1988. P. 101−108.
- Parisi G. Order parameter for spin glasses//Phys. Rev. Lett. 50, № 24, 1983. P. 1946−1948.
- Peretto P. Collective properties of neural networks: A statistical physics approach //Biol. Cybernetics. 50. 1984. P. 51−62.
- Peretto P., Niez J J. Long term memory storage capacity of multieonnected neural networks //Biol. Cybernetics. 54. 1986 P. 53−63.
- Personnaz L., Guyon I, Dreyfus G. Information storage and retrieval in glasslike networks //J. Physique Lettr. 46. 1985. P. 359−365.
- Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning Representations by Back-propagating Errors, Nature vol. 323,1986. P. 533−536.
- Tank D.W., Hopfield J.J. Concentration information in time: analog neural networks with applications to speech recognition problems // IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. IV, 1987. P. 455−468.
- Tsutsumi K. A multilayered neural network composed of backprop and Hopfieid nets and internal space representation // IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. 1,1988. P. 365−371.
- Wasserman P.D. Combined backpropagation/ Cauchy machine. Proceedings of the International Neural Network Society. New York: Pergamon Press. 1988. P. 831.
- Werbos P.J. Beyond Regression: new tools for prediction and analysis in the behavioral sciences // Phd. Thesis, Depl. of Applied Mathematics, Harvard University, Cambridge, Mass., 1974, P. 174−176.
- Werbos P.J. Backpropagation through time: what it does and how to do it //Proceedings of the IEEE, vol. 78, № 10, October, 1990, P. 1550−1560.
- Werbos P.J. Backpropagation and neurocontrol- A review and prospectus //IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. I, 1988. P. 209 216.
- Werbos PJ. Backpropagation: past and future. IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. I, 1988. P. 343−353.
- White H. Some asymptotic results for back-propagation // IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. Ill, 1988. P. 261−266.
- Widrow В., Lehr M.A. 30 years of adaptive neural networks: perceptron, madaline, and backpropagation//Proceedings of the IEEE, vol. 78, № 9, September, 1990, P. 1415−1442.
- Winter R., Widrow B. Madaline rule II: A training algorithm for neural networks // IEEE International conference on neural networks. San-Diego: CA. vol. I, 1988. P. 401−408.