MATLAB神经网络设计与应用（最新版）
作者：周品 编著
出版时间：2013年版
《MATLAB神经网络设计与应用》以最新版MATLAB R2012a为平台编写，结合高等学校教学对MATLAB及其在神经网络的应用需要，从实用角度出发，对MATLAB入门及其使用、神经网络基本原理及应用展开介绍，详尽地讲述感知器网络、线性神经网络、BP神经网络、反馈神经网络、径向基神经网络及自组织神经网络等内容，最后进一步扩展介绍神经网络在其他工程领域的实际应用。《MATLAB神经网络设计与应用》可以作为广大在校本科生和研究生的学习用书，也可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。
目录
- 第1章 MATLAB软件介绍及入门知识
- 1.1 MATLAB入门认识
- 1.1.1 MATLAB基本功能
- 1.1.2 MATLAB的特点
- 1.1.3 MATLAB R2012a的新功能
- 1.1.4 MATLAB的发展史
- 1.2 MATLAB用户界面概述
- 1.2.1 MATLAB启动和退出
- 1.2.2 MATLAB主菜单及功能
- 1.2.3 MATLAB组成环境
- 1.2.4 MATLAB的帮助文档
- 1.3 变量与常量
- 1.3.1 变量
- 1.3.2 常量
- 1.4 数组与矩阵
- 1.4.1 矩阵的创建
- 1.4.2 矩阵与数组的运算
- 1.4.3 关系运算符
- 1.4.4 逻辑运算符
- 1.4.5 特殊矩阵
- 1.4.6 特殊矩阵操作
- 1.5 程序结构
- 1.5.1 顺序结构
- 1.5.2 循环结构
- 1.5.3 分支结构
- 1.5.4 错误控制结构
- 1.5.5 程序流程控制
- 第2章 神经网络概述
- 2.1 人工神经网络概念
- 2.2 神经网络概述
- 2.3 神经网络的发展史
- 2.3.1 神经网络的起始
- 2.3.2 神经网络的萧条
- 2.3.3 神经网络兴盛
- 2.4 神经元
- 2.4.1 生物神经元结构特点
- 2.4.2 神经元的基本功能
- 2.4.3 人工神经元模型
- 2.5 神经网络的类型
- 2.5.1 单层前向神经网络
- 2.5.2 多层前向神经网络
- 2.5.3 反馈网络
- 2.5.4 随机神经网络
- 2.5.5 竞争神经网络
- 2.6 神经网络的学习
- 2.6.1 神经网络的学习方式
- 2.6.2 神经网络的学习规则
- 2.7 神经网络的特点与优点
- 2.7.1 神经网络的特点
- 2.7.2 神经网络的优点
- 2.8 神经网络研究的方向
- 2.9 人工神经网络与智能神经网络
- 2.9.1 人工智能的概述
- 2.9.2 人工神经元与人工智能相比较
- 2.10 神经网络工具箱通用函数
- 2.10.1神经网络仿真函数
- 2.10.2神经网络训练函数
- 2.10.3神经网络学习函数
- 2.10.4神经网络初始函数
- 2.10.5神经网络输入函数
- 2.10.6神经网络的传递函数
- 2.10.7神经网络求点积函数
- 第3章 感知器网络
- 3.1 感知器的神经网络工具箱函数
- 3.1.1 创建函数
- 3.1.2 显示函数
- 3.1.3 性能函数
- 3.2 单层感知器
- 3.2.1 单层感知器模型
- ……
- 第4章 线性神经网络
- 第5章 BP神经网络
- 第6章 反馈神经网络
- 第7章 径向基神经网络
- 第8章 自组织神经网络
- 第9章 其他神经网络
- 第10章 神经网络在实际领域中的应用
- 参考文献
- 网上参考资源
