基于MATLAB 6.x的系统分析与设计——神经网络（第二版） (2008 年度畅销榜NO.15181 )

MATLAB是美国Mathworks公司推出的数学软件，其优秀的数值计算能力和强大的扩展功能为各个领域的用户提供了强有力的支持，因此得到了专家学者和工程技术人员的广泛关注。\r\n\r\n 本书针对近年来研究十分活跃并且具有广泛应用前景的神经网络领域，简要介绍了神经网络的基本理论，详细介绍了由MATLAB 6．x提供的神经网络工具箱的使用方法，最后利用大量的设计实例，说明了基于MATLAB 6．x进行神经网络设计和应用的方法。\r\n\r\n 本书可作为从事神经网络研究和应用工作的大专院校师生、广大科研和工程技术人员的参考书，对其他领域的研究人员也有一定的借鉴作用。本书还可作为神经网络理论课程学习的参考书。\r\n
\r\n

第一章 绪论 \r\n\r\n 1. 1 神经网络的发展概况 \r\n\r\n 1. 2 神经网络的应用及研究方向 \r\n\r\n 1. 3 MATLAB 6. x神经网络工具箱(4. 0版本)简介 \r\n\r\n 第二章 基于MATLAB的神经网络基本理论 \r\n\r\n 2. 1 神经网络的基本概念 \r\n\r\n 2. 2 感知器神经网络 \r\n\r\n 2. 3 线性神经网络 \r\n\r\n 2. 4 BP神经网络 \r\n\r\n 2. 5 径向基函数网络 \r\n\r\n 2. 6 自组织网络 \r\n\r\n 2. 7 反馈网络 \r\n\r\n 第三章 基于MATLAB 6. x的神经网络设计与分析 \r\n\r\n 3. 1 神经网络对象 \r\n\r\n 3. 2 基于工具箱函数的神经网络设计与分析 \r\n\r\n 3. 3 基于GUI的神经网络设计与分析 \r\n\r\n 3. 4 基于Simulink的神经网络设计与分析 \r\n\r\n 第四章 基于MATLAB 6. x的神经网络设计实例 \r\n\r\n 4. 1 感知器神经网络的设计实例 \r\n\r\n 4. 2 线性神经网络的设计实例 \r\n\r\n 4. 3 BP神经网络的设计实例 \r\n\r\n 4. 4 径向基函数网络的设计实例 \r\n\r\n 4. 5 自组织网络的设计实例 \r\n\r\n 4. 6 Hopfield网络的设计实例 \r\n\r\n 4. 7 神经网络的应用实例 \r\n\r\n 附录 常用神经网络工具箱函数索引 \r\n\r\n 参考文献 \r\n
\r\n

MATLAB是美国Mathworks公司1982年推出的数学软件, 它具有强大的数值计算能力和优秀的数据可视化能力, 一经推出就得到了全世界科研人员的广泛关注. MATLAB软件针对各种学科相继推出了功能各异的工具箱, 如神经网络(Neural Network). 信号处理 (Signal Processing). 图像处理(Image Processing), 控制(Control). 通讯(Communication). 小波(Wavelet). 样条(Spline)等工具箱, 这些工具箱由相关领域内的高水平专家编写而成, 其中的函数实现了该领域内最为常见和经典的方法. 时至今日, MATLAB已经发展成为适合多种学科的大型软件, 其强大的扩展功能为各领域的研究人员提供了有力的工具.

由西安电子科技大学出版社出版的《基于MATLAB的系统分析与设计》系列图书对MATLAB中几个重要的工具箱(如神经网络工具箱. 信号处理工具箱等)分别进行了详细的介绍, 一经推出就成为国内相关领域研究人员在使用MATLAB软件时的重要参考书目.

该系列图书是在MATLAB 4. x版本的基础上编写而成的, 但是现在MATLAB 6. x版本已经上市, 新版本中的一些工具箱进行了较大幅度的调整和改进, 因此有必要对原系列图书进行修订或重新编写.

神经网络在信号处理. 控制. 模式识别等领域中具有广泛的应用前景, 近年来有关神经网络的研究十分活跃, MATLAB中的神经网络工具箱编写完备. 简单易用, 因此是神经网络领域内科研人员的重要工具. MATLAB 6. x中的神经网络工具箱与低级版本相比不仅在工具箱的编写体系上有了巨大的差异, 而且还增加了新的网络结构. 控制模块和许多新颖的训练算法, 因此我们编写了《基于MATLAB 6. x的系统分析与设计——神经网络(第二版)》一书, 希望能给读者提供有关神经网络工具箱的最新信息, 帮助读者尽快掌握新版工具箱的使用方法.

本书分为四章. 第一章概述了神经网络的发展历史和MATLAB 6. x中新版神经网络工具箱的特点. 第二章简要介绍神经网络的基本理论, 主要对网络结构. 工作原理和学习算法进行了简介. 第三章详细讲述了MATLAB 6. x中神经网络工具箱的使用方法, 其中首先详细介绍了神经网络对象的结构, 然后说明了如何利用工具箱函数. 图形用户界面和Simulink三种方式建立和使用神经网络. 第四章以实例说明了各种神经网络的分析和设计方法, 并给出了一些神经网络的应用实例. 为了查阅方便, 附录中列出了神经网络工具箱函数的索引.

本书的出版得到了西安电子科技大学出版社的大力支持, 特别是毛红兵编辑对本书进行了细致的编辑, 做了大量的工作, 在此表达由衷的感谢!.

由于时间仓促, 作者水平有限, 书中错误在所难免, 欢迎广大读者批评指正.

许东 吴铮

2002年5月

无封面