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神经网络算法与实现 基于Java语言

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内容简介

人工神经网络是由众多连接权值可调的神经元连接而成,具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点,能够完成模式识别、机器学习以及预测趋势等任务。

本书通过9章内容,并结合Java编程语言,由浅入深地介绍了神经网络算法的应用。书中涉及神经网络的构建、神经网络的结构、神经网络的学习、感知机、自组织映射等核心概念,并将天气预测、疾病诊断、客户特征聚类、模式识别、神经网络优化与自适应等经典案例囊括其中。本书在附录中详细地指导读者进行开发环境的配置,帮助读者更加顺利地进行程序开发。

本书非常适合对神经网络技术感兴趣的开发人员和业余读者阅读,读者无需具备Java编程知识,也无需提前了解神经网络的相关概念。本书将从零开始为读者进行由浅入深地讲解。


作者简介

Fábio M. Soares拥有帕拉联邦大学(Universidade Federal do Pará,UFPA)的计算机应用专业硕士学位,目前是该所大学的在读博士生。他从2004年开始就一直在设计神经网络解决方案,在电信、化学过程建模等多个领域开发了神经网络技术的应用,他的研究主题涉及数据驱动建模的监督学习。

他也是一名个体经营者,为巴西北部的一些中小型公司提供IT基础设施管理和数据库管理等服务。在过去,他曾为大公司工作,如Albras(世界上zui重要的铝冶炼厂之一)和Eletronorte(巴西的一个大型电源供应商)。他也有当讲师的经历,曾在***联邦农业大学(Federal Rural University)和卡斯塔尼亚尔的一个学院授课,两所学校都在帕拉州,所教的学科涉及编程和人工智能。

他出版了许多作品,其中许多都有英文版,所有作品都是关于针对某些问题的人工智能技术。他在众多权v会议上发表了一系列学术文章,如TMS(矿物金属和材料学会)、轻金属学会和智能数据工程、自动学习学会等学术会议。他还为Intech写过两章内容。

Alan M.F. Souza是来自***高级研究所(Instituto de Estudos Superiores da Amaz?nia,IESAM)的计算机工程师。他拥有软件项目管理的研究生学位以及帕拉联邦大学(Universidade Federal do Pará,UFPA)的工业过程(计算机应用)硕士学位。自2009年以来,他一直从事神经网络方面的工作,并从2006年开始与巴西的IT公司合作进行Java、PHP、SQL和其他编程语言的开发。他热衷于编程和计算智能。目前,他是***大学(Universidade da Amaz?nia,UNAMA)的教授和帕拉联邦大学的在读博士生。


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