C++实现神经网络与模糊逻辑：实战教程与案例

"《神经网络与模糊逻辑（C++实现）》是由Valluru B. Rao撰写的一本专业书籍，由IDG Books Worldwide, Inc. 出版，ISBN号为1558515526，发行日期为1995年6月1日。该书主要探讨了神经网络和模糊逻辑在C++编程环境中的应用，并深入讲解了这两个领域的基本概念和技术。 第一章“神经网络入门”首先介绍了神经处理的基本原理，包括神经元的工作原理，其输出如何通过权重进行计算。作者通过现金注册游戏的例子生动地展示了神经网络的学习过程，即通过训练调整权重来适应输入数据。书中区分了监督学习和无监督学习，强调了噪声对神经网络性能的影响以及记忆在神经网络中的作用。此外，还介绍了神经网络的构建方法和实际应用，如资格抵押贷款评估中的案例，展示了合作与竞争在复杂系统中的作用。 第二章转向了C++编程语言及其面向对象特性。这一章节首先简要介绍了C++，重点讲解了封装、数据隐藏等核心概念，强调构造函数和析构函数作为特殊功能的作用。接着讨论了动态内存分配，以及函数重载（overloading）和多态性的概念，包括重载运算符和 polymorphic functions。作者还深入探讨了继承机制，解释了派生类的复用和代码重用的重要性。最后，书中提及了C++编译器的选择和使用技巧。 本书不仅提供了理论知识，还结合实例和实践操作，让读者能够用C++语言熟练地设计和实现神经网络和模糊逻辑系统。无论是对人工智能初学者还是经验丰富的程序员来说，这都是一本极具价值的参考资料，涵盖了从基础理论到实际编程应用的全方位内容。通过阅读这本书，读者可以掌握如何在C++环境中高效地构建和利用这两种强大的计算模型。"