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本书是研究神经网络对科学数据进行模式识别的一种探索，主要介绍了神经网络的基本概念，并以图示的形式用大量的实例和个案研究结合计算机仿真对神经网络用于模式识别的各种方法进行阐述与对比。本书所涉及的学科领域包括生物学、经济学、应用科学、工程、计算和商业等，研究了神经网络在线性和非线性预报、分类、聚类和预测方面的应用，并对模型开发的所有阶段和结果进行了阐述，包括数据预处理、数据维数约简、输入选择、模型开发和验证、模型不确定性评估以及对输入、误差和模型参数的灵敏度分析。本书内容清晰明了，并结合了大量实例使得全书更加容易理解。本书适合作为高等院校相关专业的大学生、研究生的教材及有关研究人员的参考用书。
作 者：（美）Sandhya Samarasinghe 著 史晓霞 等译
书 号：978-7-111-27585-5
出版日期：2009/11/30
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