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内容简介：近年来, 人工智能, 尤其是神经网络预测方法, 以其强大的数据处理能力和适应性引起了广泛关注。然而, 由于神经网络方法具有特定的数学属性和特点, 它更适合解决特定领域的问题, 并非所有研究问题都能采用这种方法。因此, 准确理解其适用条件和局限性, 是科学选择预测方法的重要前提。只有在合理评估其优势与不足的基础上, 才能最大限度地发挥人工智能预测方法的技术潜力, 为相关研究提供更强有力的支持。在本书的编写过程中, 作者收集了国内外关于预测理论与实践的大量研究成果和应用案例, 系统整理了不同预测方法的理论基础、实际应用及成功案例。这一过程结合了作者在工业、农业及矿产资源探测等领域的科研实践, 耗时八年, 五易其稿, 最终成书。本书力求为广大科研人员提供一个实用的参考框架, 帮助他们更好地应用预测理论进行研究。