Matlab神经网络与应用

第1章 神经网络概述

1.1 Matlab 7.2语言简介

1.2 神经网络的发展和应用

1.3 神经网络模型

1.4 神经网络工具箱概述

第2章 感知器

2.1 感知器神经网络模型结构

2.2 感知器神经网络的构建

2.3 感知器神经网络的学习和训练

2.4 感知器网络的局限性

2.5 感知器网络设计实例

第3章 线性神经网络

3.1 线性神经网络模型结构

3.2 线性神经网络的构建

3.3 线性神经网络的学习和训练

3.4 线性网络的局限性

3.5 线性神经网络应用实例分析

第4章 BP网络

4.1 BP网络模型结构

4.2 BP神经网络的构建

4.3 BP神经网络的训练

4.4 BP网络的局限性

4.5 BP网络应用实例分析

第5章 径向基函数网络

5.1 径向基函数网络模型

5.2 径向基函数网络的构建

5.3 广义回归神经网络

5.4 概率神经网络

5.5 径向基函数网络的应用实例

第6章 反馈型神经网络

第7章 竞争型神经网络

第8章 神经网络控制系统

第9章 图形用户界面

第10章 Simulink

第11章 自定义神经网络

附录 神经网络工具箱函数

参考文献

Matlab语言是MathWorks公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空问。它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。 本书是在Matlab 7.2的神经网络工具箱v5.2基础上编写的，在M-book数据图形文字环境下以图文并茂的形式循序渐近地介绍了Matlab神经网络工具箱的原理和应用。全书共11章，首先就各类型神经网络的结构模型、设计、训练等加以描述，并辅以大量的应用实例演示，然后介绍了神经网络图形用户界面，以及如何在Simulink环境下进行网络设计，最后提供了自定义神经网络的方法。
　　本书内容广泛，实例丰富，可作为高等学校计算机、电子工程、控制工程、应用力学、信息科学、数学、机械工程等专业师生的参考资料，也可作为从事这些领域工作的广大科技人员的参考用书。