本书首先对储备池计算的相关概念、原理及研究进展进行了详细介绍，在此基础上，对基于半导体激光器构建的延时型全光储备池计算系统进行了理论研究。本书针对混沌掩码的产生及其时延和复杂度特性分析、储备池计算系统理论模型的建立、系统关键参数对预测和分类性能以及记忆能力的影响等几个方面的问题进行了详细的研究。本书的内容取材于作者在国际主流学术杂志和国际会议上公开发表的学术论文，同时融合了国内外学者在该领域的部分优秀研究成果。
本书的第1章可作为高等院校数学与应用数学、光电及信息计算与处理等专业本科生的参考资料，第2～7章可作为高等院校数学与应用数学、光电及信息计算与处理等专业研究生的参考资料，全书亦可供相关领域的科技人员参考。

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 人工神经网络
1.2.1 人工神经元模型
1.2.2 前馈神经网络
1.2.3 递归神经网络
1.3 储备池计算的基本概念及原理
1.3.1 回声状态网络
1.3.2 延时型储备池
1.3.3 单节点延迟耦合储备池
1.4 延时型光电储备池计算的研究进展
1.4.1 光电储备池计算的研究进展
1.4.2 全光储备池计算的研究进展
1.5 本书的结构安排
本章参考文献
第2章 基于半导体激光器储备池计算的相关理论
2.1 引言
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