本书目是引导人们在模式识别领域实际应用人工神经网络。书中对每个网络示例给出直观解释，并运用严格的数学方法加以论证和扩充。本书给出神经网络的C++实现程序，描述了论题的解释图表和方法，主要包括：概述、预处理、有监督学习的前馈网络、其它类型的神经网络、特征提取、Kohonen网络和学习矢量量化、神经联想记忆和Hopfield网络、自适应共振理论、神经认知机和多分类器系统。本书适用于计算机及工科专业的大学师生、研究生及有关专业人员。

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内容提要编写本书，是为了消除人们对于地震灾害的恐惧心理，增强防患意识，普及地震知识。全书分6个方面，以问答的形式，向读者介绍了地震基本常识、中国的地震环境、地震前兆与预报、地震前预防措施、紧急避险和自救互救及防震减灾知识。本书告诉人们：听说地震该怎么办？地震来了怎么办？地震之后又怎么办？您的居住地和工作地地震情况怎样？……一书在手，遇震不愁；认真阅读，心中有数。

内容提要本书根据1992年国家教委关于“高等工业学校概率与数理统计课程教学基本要求”并结合作者多年教学实践编写而成，内容包括：随机事件与概率、离散型随机变量及其概率函数、连续型随机变量及其密度函数、随机变量的数字特征、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验和回归分析简解等内容，每章末都有小结并配有适量的习题与答案，书末附有常用的分布概率函数表，供读者查阅。本书从实际问题引入抽象的数学概念，突出基本内容的掌握和基本方法的训练，强调概率统计在工程技术中的应用，具有深入浅出、易于自学的特点。本书可作为各类成人高等教育概率统计课程的教材或参考用书，也可供工程技术人员和科技人员参考。

本书包括十二部分：一、神秘澳洲大发现；二、神秘非洲大发现；三、神秘亚洲大发现；四、神秘北美大发现；五、神秘南美大发现；六、神秘航海大发现；七、神秘山峰大发现；八、神秘海洋大发现；九、神秘沙漠大发现；十、神秘太空大发现；十一、神秘极地大发现；十二、神秘珍宝大发现。

本书是定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”。内容除预备知识外，其主体是关于几种基本统计推断形式（点及区间估计，假设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。书中习题及提示占了近半的篇幅，从写作时间言，则占了四分之三以上。总计得题五百，若计小题，则不止千数。其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创。有时一题之设，累日始成，可以说倾注了不少心力。这样做完全是因为，多做习题，尤其是多做难题，对掌握并熟练数理统计学基本的论证方法和技巧上，有着不可替代的重要性。如果通过一个基础课学习，只是记住了若干概念，背了几个定理，而未能在这方面所长进，那就真是“入宝山而空返了”。技巧的熟练固非一日之功，但取法乎上，仅得乎中，必须在开始学基础课时就设定了一个高目标。日后进入研究工作，克服难点的能力如何，相当一部分就取决于在这上面修为的深浅了。同时，经验表明，在打基础的阶段因忽习题而导致素质上的缺陷，在日后不易弥补，或事倍功半。

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