《神经网络在应用科学与工程中的应用:从基本原理到复杂的模式识别》为读者提供了神经网络方面简单但却系统的介绍。<br />《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》以神经网络在科学数据分析中所扮演角色的介绍性讨论作为开始，给出了神经网络的基本概念。《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》首先对用于实际数据分析的神经网络结构进行了综合概述，继而对线性网络进行了大量的介绍，并介绍了所有处理阶段的用于非线性预报和分类的多层感知器。此外，还通过实际例子和个案研究阐述了模型开发技术。后面章节又提出了用于非线性数据聚类的自组织映射、用于线性或非线性时间序列预测的递归网络和适用于科学数据分析的其他类型的网络。<br />《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》通过使用广泛的图示和多学科的内容以一种更容易理解的形式，填补了市场上神经网络用于多维科学数据的空白，并将神经网络与统计学联系了起来。<br />国际视野，科技前沿。<br />国际电气工程先进技术译丛，传播国际最新技术成果，搭建电气工程技术平台。<br />《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》特点：<br />◆在多学科领域解释了神经网络；<br />◆为了易于理解，使用了大量图例来解释复杂数据概念；<br />◆深入研究了神经网络在线性和非线性预报、分类，聚类和预测方面的应用；<br />◆阐述了模型开发的所有阶段和结果的解释，包括数据预处理，数据维数约简，输入选择，模型开发和验证，模型不确定性评估以及对输入、误差和模型参数的灵敏度分析。

本书提供作译者介绍
Sandhya Samarasinghe在俄罗斯的Lumumba大学获得机械工程的理学硕士(Hons)，在美国的VirpniaTech获得了工程学硕士和博士学位。目前她是新西兰林肯大学自然工程系的高级讲师，并成为先进计算解决方案中心的奠基人之一。她的研究包括神经网络、统计学、软计算和人工智能、统计学方法、计算机视觉的利用，以及用于解决工程学、生物学、经济学、环境和自然系统及应用科学的实际问题的复杂系统建模。Samarasinshe博士参与了很多领域的科学与工业项目，并且在那些领域的国际期刊和国际会议上发表了很多文章。