本書介紹瞭作者所提齣的人工神經網絡的新理論與算法（樣條權函數神經網絡算法與代數算法），這些理論與算法徹底剋服瞭睏擾學術界多年的傳統算法的睏難（例如局部極小、收斂速度慢、不收斂、難以求得全局最優點等睏難），其中樣條權函數神經網絡算法還具有很好的泛化能力。
全書共有7章，討論瞭人工神經網絡的概論、基本概念、實神經網絡的代數算法、全局最小值分析、復數神經網絡的代數算法、樣條權函數神經網絡及其學習算法和神經網絡的統計靈敏度分析。
本書邏輯嚴謹，論述清晰，數學推導詳細，對於相關領域的廣大科技工作者、理工科博士、碩士研究生以及高年級本科生都有很好的參考價值，也可以作為相關領域的培訓或自學教材。
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