本书较系统全面地讨论了人工神经网络与模拟进化计算的理论和工程应用，特别在学习理论和网络结构选择、动态神经网络、贝叶斯方法的应用以及模拟进化计算中的一些理论问题等方面的论述更为系统深入。讲解中力求讲清物理概念，以便读者深入理解一些主要方法的思路。 第2版加强了关于统计学习理论、核方法与支持向量机、自组织网络的灵活应用，盲信号处理等方面的内容;增加了神经网络在生物信息学和金融方面应用的实例，以及最近的一些参考文献，以便反映这一领域的新进展;为了便于掌握主要内容，对章节顺序也做了调整,模拟进化计算部分增加了分布估计算法一章。 本书适合用作研究生课程教材，或作为希望深入学习神经网络和进化计算的科技工作者的自学参考书。