随着科学技术的快速发展和人类知识的不断更新，人类对科技文化生活的需求急剧增加。各图书馆为了满足人类日益增长的科技文化需要，继承、传播民族优秀文化和交流借鉴世界先进文化，就要不断地进行图书采购，为图书馆的藏书建设补充新的血液。然而，传统人工采购方法存在诸多缺陷，不能满足当前图书采购工作的需要，因而迫切需要使用一种高效、科学的工具进行该项工作。自然，作为现代工具的计算机系统被引入到图书采购工作中，籍以提高图书采购工作的质量和效率。本文结合遗传算法和神经网络人工智能技术，提出了一个智能图书采购方案，并以此为依据建立了相应的原型系统。本文的主要研究工作如下：[1]对现有的图书采购方法进行了介绍与研究，针对传统图书采购方法存在的缺陷与不足，探讨了图书采购智能处理的可行性，为本文的进一步研究提供了思路。[2]针对传统神经网络训练算法具有收敛速度慢、易陷入局部最小点等不足，在分析了已有的神经网络训练常见改进方法的基础上，对一种较好的全局寻优算法——遗传算法进行了研究，并对其做了改进，提出了带有影响因子的遗传算法。该算法可用于优化神经网络，在优化的过程中动态地调整神经网络的权阈值及结构，使网络快速收敛到最优点，最终得到一个具有较好泛化能力知识的神经网络。[3]分析并研究了将神经网络用于智能图书采购的方法，并以此为基础，针对图书采购行为的特征，设计了一个基于改进遗传神经网络的智能图书采购系统模型。该系统模型的基本思想是：通过改进遗传算法优化神经网络权阈值和结构并加以训练以获取网络推理所需的知识，然后利用训练好的神经网络进行图书采购的分类判断工作。[4]在上述分析和研究的基础上，开发了一种智能图书采购工具，即基于改进遗传神经网络的图书采购原型系统。