人工神經網絡是由眾多連接權值可調的神經元連接而成,具有大規模並行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自學習能力等特點,能夠完成模式識別、機器學習以及預測趨勢等任務。
本書通過9章內容,並結合Java編程語言,由淺入深地介紹了神經網絡算法的應用。
書中涉及神經網絡的構建、神經網絡的結構、神經網絡的學習、感知機、自組織映射等核心概念,並將天氣預測、疾病診斷、客戶特征聚類、模式識別、神經網絡優化與自適應等經典案例囊括其中。本書在附錄中詳細地指導讀者進行開發環境的配置,幫助讀者更加順利地進行程序開發。
本書非常適合對神經網絡技術感興趣的開發人員和業余讀者閱讀,讀者無需具備Java編程知識,也無需提前了解神經網絡的相關概念。
本書將從零開始為讀者進行由淺入深地講解。
Fábio M. Soares擁有帕拉聯邦大學(Universidade Federal do Pará,UFPA)的計算機應用專業碩士學位,目前是該所大學的在讀博士生。他從2004年開始就一直在設計神經網絡解決方案,在電信、化學過程建模等多個領域開發了神經網絡技術的應用,他的研究主題涉及數據驅動建模的監督學習。
他也是一名個體經營者,為巴西北部的一些中小型公司提供IT基礎設施管理和數據庫管理等服務。在過去,他曾為大公司工作,如Albras(世界上zui重要的鋁冶煉廠之一)和Eletronorte(巴西的一個大型電源供應商)。他也有當講師的經歷,曾在亞馬遜聯邦農業大學(Federal Rural
University)和卡斯塔尼亞爾的一個學院授課,兩所學校都在帕拉州,所教的學科涉及編程和人工智能。
他出版了許多作品,其中許多都有英文版,所有作品都是關於針對某些問題的人工智能技術。他在眾多權v會議上發表了一系列學術文章,如TMS(礦物金屬和材料學會)、輕金屬學會和智能數據工程、自動學習學會等學術會議。他還為Intech寫過兩章內容。
Alan M.F. Souza是來自亞馬遜高級研究所(Instituto de Estudos Superiores da Amaznia,IESAM)的計算機工程師。他擁有軟件項目管理的研究生學位以及帕拉聯邦大學(Universidade Federal do
Pará,UFPA)的工業過程(計算機應用)碩士學位。自2009年以來,他一直從事神經網絡方面的工作,並從2006年開始與巴西的IT公司合作進行Java、PHP、SQL和其他編程語言的開發。他熱衷於編程和計算智能。目前,他是亞馬遜大學(Universidade da Amaz?nia,UNAMA)的教授和帕拉聯邦大學的在讀博士生。