C++实现的神经网络模式识别：入门与深度探索

"本书主要探讨了使用C++编程语言实现神经网络进行模式识别的方法，适合从事AI、模式识别、图像处理、数字视频和计算机视觉领域的人士阅读。书中深入浅出地介绍了相关理论和实践应用，同时提供了丰富的参考资料。" 在《C++实现的神经网络模式识别》中，作者首先在引言部分设置了本书的背景和目标，向读者展示了模式识别系统的重要性，以及为何选择人工神经网络方法来解决这类问题。模式识别是人工智能领域的一个关键组成部分，涉及统计和句法分析等多种技术，特别在字符识别问题上有着广泛的应用。 第二章全面概述了神经网络，包括探讨生物神经网络的动机和背景，以及大脑的层次结构。这部分介绍了历史上人工神经网络的发展，帮助读者理解这些网络如何模仿生物系统的功能，并为后续章节的深入讨论打下基础。 第三章聚焦于预处理技术，这是模式识别中的重要步骤。作者详细讲解了处理扫描图像输入的方法，如图像压缩和边缘检测。例如，通过一个图像压缩示例，读者可以了解到如何减少数据量而不失重要信息。此外，还介绍了骨架化技术，如细化算法，用于简化图像并保留其基本结构。对于来自绘图板的输入，书中还讨论了分割技术，以分离和识别不同对象。 第四章专门讨论前馈多层感知器（FFMLP）及其监督学习。FFMLP是神经网络的一种常见架构，本章详细介绍了如何在C++中实现这一模型。训练过程通过反向传播算法进行，这是一种常用的学习方法，用于调整网络权重以最小化预测误差，从而提高模式识别的准确性。 全书通过C++代码示例，使读者能够理解和应用神经网络进行模式识别，这为实际项目开发提供了宝贵的实践指导。参考文献和附录提供了进一步学习和研究的资源，使得本书成为学习这一主题的理想教材。