MATLAB神经网络应用设计

章节摘录

版权页：插图：被称为第四代计算机语言的MATLAB，利用其丰富的函数资源，使编程人员从烦琐的程序代码中解放出来。MATLAB最突出的特点就是简洁，它给用户带来的是最直观、最简洁的程序开发环境。以下简单介绍MATLAB的主要特点。1）语言简洁紧凑。使用方便灵活，库函数极其丰富。MATLAB程序书写形式自由，库函数极其丰富。由于库函数都由本领域的专家编写，用户不必担心函数的可靠性。2）运算符丰富。由于MATLAB是用C语言编写的，MATLAB提供了和C语言几乎一样多的运算符，灵活使用MATLAB的运算符将使程序变得极为简短。3）MATLAB既具有结构化的控制语句（如for循环、while循环、break语句和if语句），也有面向对象的编程的特性。程序限制不严格，程序设计自由度大。4）程序的可移植性好。不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行MATLAB程序。5）强大的绘图功能。MATLAB具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图像处理、动画和表达式作图，可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的处理等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如，图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。

书籍目录

前言第1章 MATLAB及神经网络的概述1.1 MATLAB简介1.1.1 MATLAB的发展史1.1.2 MATLAB的主要功能1.1.3 MATLAB的语言特点1.1.4 MATLABR2011a新功能1.2 MATLAB工作环境1.2.1 命令窗口1.2.2 历史窗口1.2.3 工作空间1.2.4 数组编辑窗口1.2.5 当前文件夹1.2.6 搜索路径1.3 帮助系统．1.3.1 文本格式帮助文件1.3.2 PDF格式帮助文件1.3.3 帮助交互界面1.4 MATLAB的通用命令1.5 MATLAB的数值1.6 MATLAB的变量1.7 MATLAB矩阵处理1.7.1 矩阵的操作1.7.2 矩阵与数组区别1.8 M文件1.8.1 脚本文件1.8.2 函数文件1.8.3 M文件的组成1.9 MATLAB的流程控制结构1.9.1 分支结构1.9.2 循环结构．1.9.4 break结构．1.10 神经网络的基本概念1.10.1 生物神经元的结构与功能特点1.10.2 人工神经元模型1.10.3 神经网络的结构及工作方式1.10.4 神经元的数学模型1.10.5 神经元的网络模型1.10.6 神经网络的学习1.11 神经网络的特点1.12 神经网络的发展1.13 神经网络的研究内容1.14 神经网络的应用第2章神经网络工具箱函数2.1 感知器神经网络工具箱函数2.1.1 创建函数2.1.2 初始化函数2.1.3 显示函数2.1.4 仿真函数2.1.5 性能函数2.1.6 训练函数2.1.7 学习函数2.1.8 传递函数2.2 线性神经网络工具箱函数2.2.1 创建函数2.2.2 学习函数2.2.3 传输函数2.2.4 权积函数2.2.5 初始化函数2.3 BP神经网络工具箱函数2.3.1 创建函数2.3.2 传递函数2.3.3 MATLAB的发展史学习函数2.3.4 性能函数2.3.5 训练函数2.3.6 显示函数2.4 径向基神经网络工具箱函数2.4.1 创建函数2.4.2 变换函数2.4.3 传递函数2.4.4 距离函数2.5 自组织神经网络工具箱函数2.5.1 创建函数……第3章 前向型神经网络第4章 反馈型神经网络第5章 竞争型神经网络第6章 神经网络的控制系统预测及诊断第7章 神经网络图形用户接口第8章 神经网络的Simulink第9章 自定义神经网络参考文献

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《MATLAB神经网络应用设计(第2版)》编辑推荐：合理、完善的知识体系结构，内容丰富，重点突出，应用性强，免费提供相关程序源代码下载，深入、详细剖析MATLAB工程应用技术。

作者简介

《MATLAB神经网络应用设计(第2版)》以MATLABR2011a为平台编写，简洁明了地介绍了神经网络理论及其实现方法、神经网络背景及其MATIAB工具箱。同时又紧密联系实际应用，以具体的实例说明函数的使用方法，在实例中强调了如何应用MATLAB神经网络工具箱解决实际中的问题、难题。全书共分9章，首先讲解了MATLAB及神经网络的概述，让读者对MATLAB及神经网络有一个大致的认识，接着分别介绍了神经网络工具箱函数、前向型神经网络、反馈型神经网络、竞争型神经网络、神经网络的控制系统预测及诊断、神经网络图形用户接口、神经网络的Simulink和自定义神经网络等内容，让读者全面领略到MATLAB在神经网络中的应用。

《MATLAB神经网络应用设计(第2版)》可作为高等理工科院校电子信息、通信工程及自动控制等学科的本科生的教学参考用书，也可供研究生以及从事神经网络研究的科研工作者学习参考。

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