本書共17章, 主要內容包括神經網絡理論基礎、BP神經網絡設計、基于工具箱的BP神經網絡訓練與測試、基于BP網絡的數據擬合與誤差補償、模糊BP神經網絡數據擬合與誤差補償、RBF神經網絡設計、模糊RBF神經網絡設計、ELM網絡算法設計、基于高斯基函數特征提取的FELM神經網絡、基于ELM神經網絡和FELM神經網絡的數據擬合、動態(tài)遞歸神經網絡設計、帶有動態(tài)回歸層的模糊神經網絡、PiSigma模糊神經網絡設計、小腦模型神經網絡設計、Hopfield神經網絡設計、深度學習算法、卷積神經網絡和基于長短期記憶網絡的擬合與時間序列預測。