韩力群编著《人工神经网络教程》- 深入解析与应用

"《人工神经网络教程》是由韩力群编著的一本关于人工神经网络的专业教材，适合研究生和本科生学习。本书详细介绍了人工神经网络的理论基础、设计方法及应用实例，旨在帮助读者理解神经网络的基本原理和应用。书中避免过多的数学推导，注重实际应用的展示，同时引入了人工神经系统的概念。该书是作者基于教学经验和科研成果编撰而成，适合控制与信息类专业的学生和科技工作者阅读。" 《人工神经网络教程》是一本面向高等教育的教材，由韩力群教授编写，它全面涵盖了人工神经网络的核心知识。书中首先讲解了神经网络的发展背景和研究领域，使读者对这一领域的起源和发展有一个清晰的认识。接着，深入浅出地阐述了神经网络的基本原理，包括神经元模型、权重分配、学习算法等关键概念，这些是构建和理解神经网络的基础。 书中重点在于神经网络的设计和应用，通过实例分析，让读者能够掌握如何构建和训练神经网络模型，解决实际问题。此外，书中还介绍了人工神经系统，这是一个更广阔的范畴，涉及到神经网络的系统化构造、控制特性和信息处理模式，为读者提供了更广泛的知识视野。 为了适应初学者的需求，作者在编写过程中减少了复杂的数学推导，转而侧重于直观解释和实例演示，使得读者能够在理解概念的同时，培养实际操作的能力。同时，书中内容的组织遵循逻辑顺序，便于读者逐步深入学习。 该书不仅适用于高校的控制与信息类专业研究生和智能科学技术专业的本科生，也是科研人员和工程技术人员自我提升的好资料。通过阅读《人工神经网络教程》，读者不仅可以掌握神经网络的基本理论，还能了解到最新的研究成果和技术应用，为进一步的研究和开发工作打下坚实的基础。 书中的内容丰富，涵盖了神经网络的各个方面，包括但不限于感知器模型、多层前馈网络、反向传播算法、自组织映射、递归神经网络等。每章内容都精心设计，既有理论知识的讲解，也有实践案例的分析，确保读者能够在理论与实践中找到平衡，真正掌握人工神经网络的精髓。 《人工神经网络教程》是一本深入浅出、理论与实践相结合的优秀教材，对于想要深入了解和应用神经网络的人来说，是一份不可多得的学习资源。通过阅读此书，读者可以系统地建立起对人工神经网络的认识，提升在人工智能领域的专业素养。