內容簡介
近年來,人工智能,尤其是神經網絡預測方法,以其強大的數據處理能力和適應性引起了廣泛關注。然而,由於神經網絡方法具有特定的數學屬性和特點,它更適合解決特定領域的問題,並非所有研究問題都能採用這種方法。因此,準確理解其適用條件和局限性,是科學選擇預測方法的重要前提。只有在合理評估其優勢與不足的基礎上,才能最大限度地發揮人工智能預測方法的技術潛力,為相關研究提供更強有力的支持。在本書的編寫過程中,作者收集了國內外關於預測理論與實踐的大量研究成果和應用案例,系統整理了不同預測方法的理論基礎、實際應用及成功案例。這一過程結合了作者在工業、農業及礦產資源探測等領域的科研實踐,耗時八年,五易其稿,最終成書。本書力求為廣大科研人員提供一個實用的參考框架,幫助他們更好地應用預測理論進行研究目錄
第1章 預測方法類型簡介