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內容簡介： 本书旨在介绍神经网络数值模拟、稳定性及其在经济预测、文本分类等方面的应用以及作者近几年的研究成果。本书系统地阐述了时滞Markov切换神经网络、随机Hopfield神经网络的数值方法、Markov切换随机时滞神经网络数值方法的基本理论和稳定性分析，研究了神经网络与统计学习和群体智能优化算法的融合方法及其在证券投资、碳价预测和文本挖掘等方面的应用，并通过数值实例验证理论结果的正确性和方法的有效性，通过实证分析展示神经网络等方法在数据科学中的应用。 本书可供高等院校数据科学、统计、应用数学等相关专业高年级本科生和研究生使用，也可供相关教师和科研人员参考。 關於作者： 蒋锋，博士，教授，文澜学者。中南财经政法大学统计与数学学院数理与金融统计学系主任，应用统计专硕大数据导师组组长。现主持国家自然科学基金面上项目一项；主持湖北省社科项目一项，主持湖北省人文社科项目一项；主持完成国家自然科学基金青年项目一项；主持完成湖北省自然科学基金一项，主持完成中央高校科研基金项目两项，主持完成中国博士后基金项目一项；曾获湖北省优秀博士学位论文奖；曾参与国家杰出青年基金项目、省杰出青年科学基金项目。曾访问澳大利亚Monash大学一年，担任多个国际期刊Neural Comput Appl、IEEE Trans Neural Netw Learn Syst、Comput Appl Math.的评审人及国际学术会议的PC Member。目前出版学术专著一部，已经发表SCI或EI论文60余篇，其中40多篇论文被SCI收录。现为全国工业统计学教学研究会理事，中国技术经济学会金融科技委员会常务理事，中国现场统计研究会经济与金融统计分会理事, 中国统计教育学会理事等。

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