《人工神经网络与微粒群优化》介绍了几类常用的和基本的人工神经网络模型，即感知机、前馈型、反馈型、随机神经网络，还介绍了比较新并有发展前途的支持向量机、非线性泛函网络、人工免疫系统，独立成章地阐述了微粒群算法的基本原理及人工神经网络的微粒群优化技术，每种模型都围绕结构、基本原理、学习算法的次序来阐述，同时介绍了在数据挖掘、创新概念设计中的应用。书中部分内容是几年来作者及其所指导的研究生们研究成果的总结。
《人工神经网络与微粒群优化》选材精、内容新、阐述系统，力争深入浅出和突出应用，可作为相应学科的研究生和高年级本科生的课程教材，也可作为从事该领域研究的科学技术人员的参考书。