神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中，影响最为广泛的是SimonHaykin的《神经网络原理》（第3版更名为《神经网络与机器学习》）。在本书中，作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神
《发现与发明的里程碑：人工智能·大脑的镜子》以人工智能发展过程和该领域具有标志性意义的科学家为线索，向人们介绍了该学科在整个发展过程中的许多重大事件。它既可以为相关研究提供参考，同时也不失为一部饶有趣味的科学普及书籍。
人工免疫系统是一种新兴的计算智能模型。地理信息系统空间分析中如何应用人工免疫系统模型是《人工免疫系统与GIS空间分析应用》的主题。《人工免疫系统与GIS空间分析应用》适合于地理学、测绘科学、计算机科学、管理科学、环境科学、土地科学、城市规划等领域从事与地理信息科学相关的研究人员和工程技术人员阅读参考，亦可为这些领域的硕
《多智能体系最新进展：2010第六届全国多智能体系统与控制学术年会论文集》将对推动我国多智能体系统与控制的理论、技术与应用的研究及发展具有促进作用，可供多智能体系统研究领域的专家学者、研究生以及工程技术人员学习参考。多智能体系统（Multi-AgentSystem，MAS）为目前人工智能、自动控制以及计算机科学研究的热
《人工智能技术》系统介绍了人工智能技术的基本理论和应用技术。全书共9章，主要内容包括：知识表示技术，知识推理技术，模糊逻辑技术，神经网络技术，遗传算法，专家系统，机器学习，群集智能。本书是作者在总结近年来教学和科研成果，学习国内外人工智能技术领域最新技术的基础上编写而成的。全书内容体系新颖，选材具有先进性、系统性和实用
《HNC与语言学研究(第4辑)(2009)》是第四届HNC与语言学研究学术研讨会的论文集，所收录的论文展现了HNC（HierarchicalNetWworkofConcepts，概念层次网络）理论、语言学和语言信息处理界近些年来研究和应用研发的若干新成果。《HNC与语言学研究(第4辑)(2009)》的内容分为6个部分：
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本书对增强学习与近似动态规划的理论、算法及应用进行了深入研究和论述。主要内容包括：求解Markov链学习预测问题的时域差值学习算法和理论，求解连续空间Markov决策问题的梯度增强学习算法以及进化一梯度混合增强学习算法，基于核的近似动态规划算法，增强学习在移动机器人导航与控制中的应用等。本书是作者在多个国家自然科学基金
本书主要内容包括：遗传算法的基本原理和数学机理、解决连续问题优化的遗传算法和分布式遗传算法、遗传算法的实用技术等。
《神经网络设计方法与实例分析》从神经网络设计和应用实践出发，介绍了10种常见的人工神经网络的基本原理、设计方法，并从各个应用领域精选了丰富的典型应用实例进行剖析，旨在使读者对各类常用的人工神经网络的基本原理和学习算法进一步加深理解，熟悉其主要功能，掌握其设计方法，了解其主要应用，为设计各类神经网络和解决实际问题打下基础
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