本书介绍了作者所提出的人工神经网络的新理论与算法（样条权函数神经网络算法与代数算法），这些理论与算法彻底克服了困扰学术界多年的传统算法的困难（例如局部极小、收敛速度慢、不收敛、难以求得全局最优点等困难），其中样条权函数神经网络算法还具有很好的泛化能力。
　　全书共有7章，讨论了人工神经网络的概论、基本概念、实神经网络的代数算法、全局最小值分析、复数神经网络的代数算法、样条权函数神经网络及其学习算法和神经网络的统计灵敏度分析。
　　本书逻辑严谨，论述清晰，数学推导详细，对于相关领域的广大科技工作者、理工科博士、硕士研究生以及高年级本科生都有很好的参考价值，也可以作为相关领域的培训或自学教材。