123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)是在MATLAB 6.5的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱V4.0.2基礎(chǔ)上編寫(xiě)的。全書(shū)共13章，首先簡(jiǎn)要介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及基本理論，包括前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織與學(xué)習(xí)向量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等方面的內(nèi)容；接著對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)進(jìn)行了介紹，在前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、自組織與LVQ網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)等方面列舉了大量實(shí)例，并進(jìn)行分析設(shè)計(jì)；最后對(duì)圖形用戶接口、SIMULINK、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制設(shè)計(jì)和定制網(wǎng)絡(luò)等高級(jí)應(yīng)用也舉例進(jìn)行了講解。書(shū)中實(shí)例的源代碼可至飛思在線http：//www.fecit.com.cn下載。本書(shū)內(nèi)容廣泛、結(jié)構(gòu)清晰、例證豐富，可供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的教師、研究生、高年級(jí)本科生和廣大科研人員做參考書(shū)用。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《MATLAB 6.5輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計(jì)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
     1. 1  MATLAB 6. 5語(yǔ)言簡(jiǎn)介
     1. 1. 1  MATLAB的產(chǎn)生背景及主要產(chǎn)品
     1. 1. 2  MATLAB語(yǔ)言特點(diǎn)
     1. 1. 3  MATLAB 6. 5的新特點(diǎn)
     1. 2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史
     1. 3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
     1. 3. 1  生物神經(jīng)元模型
     1. 3. 2  神經(jīng)元模型
     1. 3. 3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
     1. 4  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性
第2章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)及實(shí)例
     2. 1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱概述
     2. 2  感知器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具函數(shù)
     2. 2. 1  MATLAB 6. 5中有關(guān)感知器的工具函數(shù)
     2. 2. 2  工具函數(shù)詳解
     2. 3  BP網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具函數(shù)
     2. 3. 1  MATLAB6. 5中有關(guān)BP網(wǎng)絡(luò)的重要函數(shù)
     2. 3. 2工具函數(shù)詳解
     2. 4  線性網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具函數(shù)
     2. 4. 1  MATLAB 6. 5中有關(guān)線性網(wǎng)絡(luò)的工具函數(shù)
     2. 4. 2  工具函數(shù)詳解
     2. 5  自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)
     2. 5. 1  MATLAB 6. 5中有關(guān)自組織網(wǎng)絡(luò)的工具箱函數(shù)
     2. 5. 2  工具函數(shù)詳解
     2. 6  徑向基網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)
     2. 7  回歸網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)
     2. 7. 1  Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱函數(shù)
     2. 7. 2  Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱函數(shù)
第3章  前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及實(shí)例
     3. 1  感知器網(wǎng)絡(luò)
     3. 1. 1  感知器模型
     3. 1. 2  感知器神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
     3. 1. 3  感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化
     3, 1. 4  感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則
     3. 1. 5  感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
     3. 1. 6  感知器的局限性
     3. 1. 7  多層感知器
     3. 2  BP網(wǎng)絡(luò)
     3. 2. 1  BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
     3. 2. 2  BP算法的數(shù)學(xué)描述
     3. 2. 3  BP網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元模型
     3. 2. 4  BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程
     3. 2. 5  BP算法的改進(jìn)
     3. 3  線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
     3. 3. 1  線性神經(jīng)元模型
     3. 3. 2  線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型
     3. 3. 3  線性網(wǎng)絡(luò)的初始化
     3. 3. 4  線性網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則
     3. 3. 5  線性網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
     3. 4  徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
     3. 4. 1  徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型
     3. 4. 2  基函數(shù)的形式
     3. 4. 3  RBF學(xué)習(xí)過(guò)程
     3. 5  GMDH網(wǎng)絡(luò)
第4章  前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)分析
     4. 1  引言
     4. 2  感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
     4. 2. 1  問(wèn)題描述
     4. 2. 2  網(wǎng)絡(luò)初始化
     4. 2. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
     4. 2. 4  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)試
     4. 2. 5  結(jié)論及討論
     4. 3  利用線性網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信號(hào)預(yù)測(cè)
     4. 3. 1  問(wèn)題描述
     4. 3. 2  網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
     4. 3. 3  測(cè)試網(wǎng)絡(luò)
     4. 3. 4  結(jié)論
     4. 4  自適應(yīng)預(yù)測(cè)
     4. 4. 1  問(wèn)題描述
     4. 4. 2  網(wǎng)絡(luò)初始化
     4. 4. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
     4. 4. 4  網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)試
     4. 4. 5  結(jié)論
     4. 5  線性系統(tǒng)辨識(shí)
     4. 5. 1  問(wèn)題描述
     4. 5. 2  建立網(wǎng)絡(luò)
     4. 5. 3  測(cè)試網(wǎng)絡(luò)
     4. 5. 4  結(jié)論
     4. 6  自適應(yīng)系統(tǒng)辨識(shí)
     4. 6. 1  問(wèn)題描述
     4. 6. 2  網(wǎng)絡(luò)的建立
     4. 6. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
     4. 6. 4  網(wǎng)絡(luò)測(cè)試
     4. 6. 5  結(jié)論
     4. 7  函數(shù)逼近
     4. 7. 1  問(wèn)題描述
     4. 7. 2  網(wǎng)絡(luò)建立
     4. 7. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
     4. 7. 4  網(wǎng)絡(luò)測(cè)試
     4. 7. 5  討論
     4. 8  膽固醇含量估計(jì)
     4. 8. 1  問(wèn)題描述
     4. 8. 2  建立網(wǎng)絡(luò)
     4. 8. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
     4. 8. 4  分析及討論
     4. 8. 5  結(jié)論
     4. 9  特征識(shí)別
     4. 9. 1  問(wèn)題描述
     4. 9. 2  神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
     4. 9. 3  系統(tǒng)性能評(píng)估
     4. 9. 4  結(jié)論
     4. 10  徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
     4. 10. 1  問(wèn)題描述
     4. 10. 2  網(wǎng)絡(luò)的建立
     4. 10. 3  仿真網(wǎng)絡(luò)
     4. 10. 4  結(jié)論
第5章  反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及實(shí)例
     5. 1  Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
     5. 2  Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
     5. 2. 1  Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演變過(guò)程
     5. 2. 2  離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DHNN)
     5. 2. 3  連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
     5. 3  CG網(wǎng)絡(luò)模型
     5. 4  盒中腦(BSB)模型
     5. 5  雙向聯(lián)想記憶(BAM)
     5. 6  回歸BP網(wǎng)絡(luò)
     5. 7  Boltzmann機(jī)網(wǎng)絡(luò)
第6章  反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)分析
     6. 1  引言
     6. 2  振幅檢測(cè)
     6. 2. 1  問(wèn)題描述
     6. 2. 2  網(wǎng)絡(luò)初始化
     6. 2. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
     6. 2. 4  網(wǎng)絡(luò)測(cè)試
     6. 2. 5  網(wǎng)絡(luò)的推廣應(yīng)用及完善
     6. 3  兩神經(jīng)元的Hopfield申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
     6. 3. 1  問(wèn)題描述
     6. 3. 2  建立網(wǎng)絡(luò)
     6. 3. 3  網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試
     6. 4  三神經(jīng)元的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
     6. 4. 1  問(wèn)題描述
     6. 4. 2  建立網(wǎng)絡(luò)
     6. 4. 3  網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試
第7章  自組織與LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及實(shí)例
     7. 1  自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)
     7. 1. 1  自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的形成
     7. 1. 2  自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想
     7. 1. 3  兩種聯(lián)想學(xué)習(xí)規(guī)則
     7. 1. 4  基本競(jìng)爭(zhēng)型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
     7. 2  自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
     7. 2. 1  自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
     7. 2. 2  自組織特征映射的算法
     7. 2. 3  自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)及工作規(guī)則
     7. 3  自適應(yīng)共振理論(ART)
     7. 4  CPN模型
第8章  自組織與LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)分析
     8. 1  引言
     8. 2  自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)在模式分類中的應(yīng)用
     8. 2. 1  問(wèn)題描述
     8. 2. 2  網(wǎng)絡(luò)建立
     8. 2. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
     8. 2. 4  網(wǎng)絡(luò)測(cè)試與使用
     8. 2. 5  小結(jié)
     8. 3  二維自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
     8. 3. 1  問(wèn)題描述
     8. 3. 2  網(wǎng)絡(luò)建立
     8. 3. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
     8. 3. 4  網(wǎng)絡(luò)測(cè)試與應(yīng)用
     8. 4  LVQ模式分類網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
     8. 4. 1  問(wèn)題描述
     8. 4. 2  網(wǎng)絡(luò)建立
     8. 4. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
     8. 4. 4  網(wǎng)絡(luò)測(cè)試及使用
     8. 4. 5  結(jié)論
第9章  神經(jīng)控制器結(jié)構(gòu)分析
     9. 1  NN學(xué)習(xí)控制
     9. 2  NN直接逆模型控制
     9. 3  NN自適應(yīng)控制
     9. 3. 1  NN自校正控制(STC)
     9. 3. 2  NN模型參考自適應(yīng)控制
     9. 4  NN內(nèi)?？刂?nbsp;
     9. 5  NN預(yù)測(cè)控制
     9. 6  NN自適應(yīng)判斷控制
     9. 7  基于CMAC的控制.
     9. 8  多層NN控制
     9. 9  分級(jí)NN控制
第10章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論及應(yīng)用設(shè)計(jì)
     10. 1  模型預(yù)測(cè)控制理論
     10. 1. 1  系統(tǒng)辨識(shí)
     10. 1. 2  模型預(yù)測(cè)
     10. 2  模型預(yù)測(cè)控制實(shí)例分析
     10. 2. 1  問(wèn)題的描述
     10. 2. 2  建立模型
     10. 2. 3  系統(tǒng)辨識(shí)
     10. 2. 4  系統(tǒng)仿真
     10. 3  反饋線性化控制理論
     10. 3. 1  辨識(shí)NARMA—L2模型
     10. 3. 2  NARMA—L2控制器
     10. 4  NARNMA—L2(反饋線性化)控制實(shí)例分析
     10. 4. 1  問(wèn)題的描述
     10. 2  建立模型
     10. 4. 3  系統(tǒng)辨識(shí)
     10. 4. 4  系統(tǒng)仿真
     10. 5  模型參考控制理論
     10. 6  模型參考控制實(shí)例分析
     10. l  問(wèn)題的描述
     10. 6. 2模型的建立
     10. 6. 3  系統(tǒng)辨識(shí)
     10. 6. 4  系統(tǒng)仿真
     10. 7  總結(jié)
第11章  圖形用戶接口GUI
     11. 1  引言
     11. 2  建立網(wǎng)絡(luò)
     11. 2. 1  輸入和目標(biāo)
     11. 2. 2  建立網(wǎng)絡(luò)
     11. 3  訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
     11. 3. 1  訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
     11. 3. 2  仿真網(wǎng)絡(luò)
     11. 4  將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到命令行工作空間中
     11. 5  清除數(shù)據(jù)
     11. 6  從命令行工作空間中導(dǎo)入數(shù)據(jù)
     11. 7  變量存盤(pán)與讀取
第12章  SIMULINK
     12. 1  模塊的設(shè)置
     12. 1. 1  傳遞函數(shù)模塊
     12. 1. 2  網(wǎng)絡(luò)輸入模塊
     12. 1. 3  權(quán)重模塊
     12. 1. 4  控制系統(tǒng)模塊
     12. 2  模塊的生成
第13章  高級(jí)話題
     13. 1  定制網(wǎng)紹
     13. 1. 1  定制網(wǎng)絡(luò)
     13. 1. 2  網(wǎng)絡(luò)定義
     13. 1. 3  網(wǎng)絡(luò)行為
     13. 2  附加的工具箱函數(shù)
     13. 2. 1  初始化函數(shù)
     13. 2. 2  傳遞函數(shù)
     13. 2. 3  學(xué)習(xí)函數(shù)
     13. 3  定制函數(shù)
     13. 3. 1  仿真函數(shù)
     13. 3. 2  初始化函數(shù)
     13. 3. 3  學(xué)習(xí)函數(shù)
     13. 3. 4  自組織映射函數(shù)
附錄A  MATAB 6. 5的其他新特性
     A. 1  SIMULINK 5. 0的新特性
     A. 2  MathWorks Releasel3新產(chǎn)品
附錄B  MATLAB 6. 5安裝問(wèn)題指南
     B. 1  MATLAB 6. 5為什么安裝后不能啟動(dòng)
     B. 2  安裝時(shí)更新Java虛擬機(jī)的問(wèn)題
     B. 3  PDF文檔的獲取
附錄C  MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)參考
     C. 1  工具箱函數(shù)
     C. 2  傳遞函數(shù)圖形
參考文獻(xiàn)

作　者：	飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心編著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	MATLAB應(yīng)用技術(shù)
標(biāo)　簽：	Matlab

ISBN：	9787505381162	出版時(shí)間：	2003-01-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	26cm	頁(yè)數(shù)：	322	字?jǐn)?shù)：

MATLAB 6.5輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計(jì)

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