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本书从初学者的角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用VisualBasic进行程序开发需要掌握的知识。全书共分22章，包括初识VisualBasic6.0，VB语言基础，算法和程序控制结构，数组的声明和应用，过程的创建和使用，内置函数与API函数，窗体和系统对象，标准模块和类模块
VB 20

作者连续11年为电气信息类专业研究生及本科高年级学生开设“人工神经网络理论与应用”课程，2002年在多次修改讲义和多项科研成果基础上形成本书的第一版。本书第二版对原书约1/3的内容进行了更新，对保留内容进行了修改。取材注意内容的典型性和先进性，编排注意内容的逻辑性，阐述注重物理概念的清晰性，举例与思

第2版加强了关于统计学习理论、核方法与支持向量机、自组织网络的灵活应用，盲信号处理等方面的内容;增加了神经网络在生物信息学和金融方面应用的实例，以及最近的一些参考文献，以便反映这一领域的新进展;为了便于掌握主要内容，对章节顺序也做了调整,模拟进化计算部分增加了分布估计算法一章。 本书适合用作研究生课

本书第1部分包括第1～6章，介绍MATLAB基本知识：数据类型、向量与矩阵的定义、表达式、程序结构与优化、文件处理。同时，还给出一些实用经验促进读者更好地利用该软件。第2部分包括第7～1 5章，详细介绍基本科学问题的求解方法，如线性方程组、超越方程、数据拟合与插值、最值问题、随机数、微分方程组、积分

本教材系统地介绍了信息技术教育的理念和内容（第一篇），以及学校教育中信息素养培养的主要途径——信息技术教育课程（第二篇），与之相对应的教育过程和教学组织形式（第三篇），适合信息素养培养和发展的环境及国家有关政策和举措（第四篇），实施这一教育教学的方法、技术和评价（第五篇）以及国内外教学案例（第六篇）

本书共分为10章。主要内容包括人工神经网络的分类、MATLAB神经网络工具箱的对象与属性、神经网络工具箱函数的分析及实例、感知器、线性神经网络、BP网络、径向基网络、GMDH网络、自组织竞争型神经网络、自组织特征映射神经网络、自适应共振理论模型、对向传播网络、Elman神经网络、Hopfield网络