《自适应多尺度网络理论与应用》从认知神经科学出发，首先阐述了神经计算的范畴、基本原理、历史、发展与前景，论述了一些经典的、目前仍在神经科学研究领域中得到广泛应用的研究技术，以及一些当前正在兴起的、已处于应用阶段或正待完善的新的模型与方法；进而将后子波分析（或第三代子波分析）与神经计算相结合，提出了自适应多尺度几何网络的概念，详细分析和建立了多种自适应多尺度几何网络模型和自适应学习算法，并且讨论了它们在模式识别、函数逼近、图像识别与数据分类等中的应用。