1、隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展和人類知識的不斷更新，人類對科技文化生活的需求急劇增加。各圖書館為了滿足人類日益增長的科技文化需要，繼承、傳播民族優(yōu)秀文化和交流借鑒世界先進文化，就要不斷地進行圖書采購，為圖書館的藏書建設(shè)補充新的血液。 然而，傳統(tǒng)人工采購方法存在諸多缺陷，不能滿足當(dāng)前圖書采購工作的需要，因而迫切需要使用一種高效、科學(xué)的工具進行該項工作。自然，作為現(xiàn)代工具的計算機系統(tǒng)被引入到圖書采購工作中，籍以提高圖書采購工作的質(zhì)量和效率。

2、 本文結(jié)合遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能技術(shù)，提出了一個智能圖書采購方案，并以此為依據(jù)建立了相應(yīng)的原型系統(tǒng)。 本文的主要研究工作如下： [1] 對現(xiàn)有的圖書采購方法進行了介紹與研究，針對傳統(tǒng)圖書采購方法存在的缺陷與不足，探討了圖書采購智能處理的可行性，為本文的進一步研究提供了思路。 [2] 針對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法具有收斂速度慢、易陷入局部最小點等不足，在分析了已有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練常見改進方法的基礎(chǔ)上，對一種較

3、好的全局尋優(yōu)算法——遺傳算法進行了研究，并對其做了改進，提出了帶有影響因子的遺傳算法。該算法可用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在優(yōu)化的過程中動態(tài)地調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)閾值及結(jié)構(gòu)，使網(wǎng)絡(luò)快速收斂到最優(yōu)點，最終得到一個具有較好泛化能力知識的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 [3] 分析并研究了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于智能圖書采購的方法，并以此為基礎(chǔ)，針對圖書采購行為的特征，設(shè)計了一個基于改進遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能圖書采購系統(tǒng)模型。該系統(tǒng)模型的基本思想是：通過改進遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)閾