神经网络实战指南：从入门到精通

"神经网络从入门到精通 - 数据挖掘技术及工程实践系列丛书中关于神经网络的深入解析，涵盖MATLAB工具箱和JAVA混合编程的应用。" 神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，它在数据挖掘中扮演着至关重要的角色。数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程，而神经网络能够通过学习和调整权重来识别模式，从而在预测、分类、聚类等任务中展现出强大的能力。 本书详细介绍了神经网络的基础知识，包括人工神经网络的概述，让读者理解神经元的工作原理和网络的构成。实用神经网络模型与学习算法部分，讲解了如BP（反向传播）网络、RBF（径向基函数）网络、自组织映射网络等多种常见的神经网络模型，并探讨了它们的学习过程和适用场景。 神经网络算法优化章节则关注如何提升网络的性能，如通过优化算法调整网络参数，以达到更好的收敛性和预测精度。书中提到了MATLAB神经网络工具箱，这是一个强大的工具，集成了多种神经网络模型和优化算法，使得用户可以方便地构建和训练神经网络。 此外，书中还探讨了基于JAVA技术的混合编程实现，这为神经网络的应用提供了更广泛的平台，特别是在大数据处理和分布式计算中。MATLAB与JAVA混合编程技术可以让开发者利用MATLAB的强大计算能力，同时利用JAVA的跨平台特性和大规模系统集成能力。 TipDM数据挖掘工具包是本书的一个特色，这是一个实际的数据挖掘平台，包含了神经网络在内的多种数据挖掘方法，为读者提供了实战演练的机会。书中通过实例介绍了如何使用这个工具包进行建模和仿真，帮助读者将理论知识转化为实际操作技能。 附录中对TipDM数据挖掘建模仿真平台做了详细介绍，提供了一个实践神经网络模型的直观界面，使得初学者也能快速上手。此外，读者还可以在配套网站上找到源程序和电子课件，进一步加深理解和应用。 这本书是一本全面而实用的神经网络学习指南，适合高校相关专业学生和工程技术人员阅读。通过丰富的实例和习题，读者不仅可以掌握神经网络的基本原理，还能学习到如何在实际项目中运用这些知识，进行有效的数据挖掘和模式识别。