附件:设置1:设置2:刘弘设置3:设置4:本书介绍了几类常用的和基本的人工神经网络模型，即感知机、前馈型、随机神经网络，还介绍了比较新并有发展前途的支持向量机、非线性泛函网络、人工免疫系统，独立成章地阐述了微粒群算法的基本原理及人工神经网络的微粒群优化技术，每种模型都围绕结构、基本原理、学习算法的次序来阐述，同时介绍了在数据挖掘、创新概念设计中的应用。
附注提要
本书介绍了几类常用的和基本的人工神经网络模型，即感知机、前馈型、随机神经网络，还介绍了比较新并有发展前途的支持向量机、非线性泛函网络、人工免疫系统，独立成章地阐述了微粒群算法的基本原理及人工神经网络的微粒群优化技术，每种模型都围绕结构、基本原理、学习算法的次序来阐述，同时介绍了在数据挖掘、创新概念设计中的应用。