神经网络算法与实现：基于Java语言 中文pdf扫描版[32MB]

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。

神经网络算法与实现：基于Java语言通过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。

目录

第1章 初识神经网络 1
第2章 神经网络是如何学习的 16
第3章 运用感知机 43
第4章 自组织映射 72
第5章 天气预测 89
第6章 疾病诊断分类 106
第7章 客户特征聚类 122
第8章 模式识别（OCR案例） 136
第9章 神经网络优化与自适应 149
附录