Neural Networks in Applied Sciences and Engineering

简介：
《Neural Networks in Applied Sciences and Engineering》是一本探讨神经网络在工程与科学应用中的理论和实践的专著，涵盖了从基础概念到高级技术的广泛内容。 为了应对分析海量数据需求的指数级增长，《应用于科学与工程领域的神经网络：从基础到复杂模式识别》一书为科学家们提供了一种简单而系统的介绍神经网络的方法。本书首先讨论了在科学研究中使用神经网络的作用，然后介绍了基本的神经网络概念，并提供了实用的数据分析所需的各种架构概述。 书中详细解释了线性网络和多层感知器（用于非线性预测与分类）的所有处理阶段及模型开发过程，通过实际案例和研究来说明。随后的部分深入探讨自组织映射在网络中进行非线性数据聚类的应用、循环神经网络在时间序列预测中的作用以及其他适用于科学数据分析的网络类型。 该书采用易于理解的形式，并使用了大量的图形化解释帮助读者快速掌握复杂的数学概念；同时，书中还详细讨论了模型开发的所有阶段和结果解读过程，包括数据预处理、维度降低、输入选择等。Sandhya Samarasinghe在俄罗斯卢蒙巴大学获得机械工程硕士学位，在美国弗吉尼亚理工大学分别获得了硕士及博士学位。她的神经网络研究涵盖了理论理解和实际应用两个方面。