研究生用教材：人工神经网络基础 丁士圻、郭丽华 编 9787811332063 哈尔滨工程大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《研究生用教材?人工神经网络基础》以信号与信息处理、模式识别与智能系统等学科为背景，介绍人工神经网络的基础知识。为了更好地学习人工神经网络的需要，在不同章节较多而通俗地插入介绍了生物神经系统的结构和功能特点以及人类认知心理学等方面的有用知识。对BP型前向多层网络、Hopfield网络、波尔兹曼机概率型网络、自组织特征映射网络和自适应谐(ART)网络等基本类型的人工神经网络进行了较为详细的和基础性的介绍。 《研究生用教材?人工神经网络基础》内容深入浅出，语言通俗易懂。在每章最后，结合本章的关键问题给出了思考与讨论题目，以引起读者对这些问题更多地关注或者在教学环节中进行讨论。
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《基于遗传进化型模糊神经网络的信用评估模型构建及应用》的研究就是试图将神经网络、模糊逻辑和遗传算法等三种不同的智能技术有机的结合在一起，旨在建立以遗传进化型模糊神经网络为基础的信用评估模型，以期能够对我国银行业和金融机构的管理技术水平的提高有所裨益。《基于遗传进化型模糊神经网络的信用评估模型构建及应用》研究的内容主要是从技术层面角度来探讨评估信用时建模的问题，采用智能计算技术（神经网络、模糊逻辑和遗传算法）建立信用评估模型，并运用我国上市公司数据对所构建模型的效果进行验证和评价。
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本书以浅显易懂的方式讲解了Python机器学习所涉及的重要技巧和重点难点，汇集了笔者在Python机器学习开发应用实践中的经验精华，供读者在实际使用过程中参考，具有很高的实用价值。 读者通过学习本书，能够在业务上快速落地，可使得代码维护更加方便，彰显“技术”与“应用”相结合的特色。
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