科学和技术的发展显示神经网络和微机械两个不同的领域有着微妙的关系，本书正是介绍神经网络和微机械交叉学科的专著。人工智能尤其是神经网络的发展给制造自动化领域带来了新的机遇。虽然应用神经网络可以提高制造业中的自动化系统的性能，但是神经网络在工业中的应用研究进展却十分缓慢，这主要是因为为了研究和检验用于工厂自动化控制的人工智能的方法，需要建立起全自动化加工过程的实验工厂，这是十分困难和昂贵的。在本书中，作者介绍了一种低成本的微机械系统的加工方法，即利用传统的加工方法制造出的小尺寸工件来构建小尺寸的加工设备，并利用这个设备加工更小尺寸的工件来构建更小尺寸的加工设备，这样一代一代用传统方法加工下去，直至制造出可以加工出亚毫米级别工件的微加工设备。作者就是利用这样的微机械加工设备制造出的工厂级别的微机械系统来研究各种应用于微机械系统的人工智能方法的性能。

　　本书共分11章：1.引言；2.经典的神经网络，主要介绍了神经网络的发展历史、感知机、BP网络、Hopfield网络等经典的神经网络模型；3.神经网络分类器；4.图像识别系统中的顺序编码技术；5.自组织投影神经网络；6.纹理识别、实物识别和手写体识别；7.神经网络的硬件实现；8.微机械，在这里介绍了作者提出的微机械系统的逐代加工方法；9.神经网络在微机械系统中的应用；10.微机械系统中的纹理识别；11.基于技术改进的自适应算子。

　　本书内容新颖，属于前沿交叉学科的最新动态，适合从事人工智能，特别是神经网络和图像识别领域的研究人员和研究生阅读，也可供微机械系统领域的从业人员参考学习。