神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计PDF电子书下载

目录 1

第1章　绪论 1

1.1　从生物神经网络到人工神经网络 1

1.2　人工神经网络的发展史 1

1.3　人工神经网络的应用 2

1.4　生物神经元 4

1.5　人工神经元模型 5

1.6　神经网络的结构 6

1.7　神经网络的特点 7

1.8　神经网络的学习方式 8

第2章　MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型 10

2.1　MATLAB工具箱的神经元模型 10

2.2　MATLAB工具箱中的神经网络结构 11

2.3　MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性 14

2.3.1　网络对象属性 15

2.3.2　子对象属性 26

3.1　感知器神经元及感知器神经网络模型 42

第3章　感知器 42

3.2　感知器的学习 43

3.3　感知器的局限性 46

3.4　单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计 46

3.5　多层感知器神经网络及其MATLAB仿真 51

3.6　感知器应用于线性分类问题的进一步讨论 55

第4章　线性神经网络 59

4.1　线性神经网络模型 59

4.2　线性神经网络的学习 60

4.3.2　线性神经网络的设计例程 62

4.3　线性神经网络的MATLAB仿真程序设计 62

4.3.1　线性神经网络设计的基本方法 62

第5章　BP网络 69

5.1　BP神经元及BP网络模型 69

5.2　BP网络的学习 70

5.2.1　BP网络学习算法 70

5.2.2　BP网络学习算法的比较 82

5.3　BP网络泛化能力的提高 83

5.4　BP网络的局限性 88

5.5.1　BP网络设计的基本方法 89

5.5 BP网络的MATLAB仿真程序设计 89

5.5.2　BP网络应用实例 90

第6章　径向基网络 101

6.1　径向基网络模型 101

6.2　径向基网络的创建与学习过程 103

6.3　其他径向基神经网络 104

6.4　径向基网络的MATLAB仿真程序设计 106

第7章　竞争型神经网络 111

7.1　竞争型神经网络模型 111

7.2　竞争型神经网络的学习 112

7.3　竞争型神经网络存在的问题 113

7.4　竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计 114

第8章 自组织神经网络 117

8.1 自组织特征映射神经网络模型 117

8.2 自组织特征映射神经网络的学习 118

8.3　学习向量量化神经网络模型 120

8.4　学习向量量化神经网络的学习 120

8.5　LVQ1学习算法的改进 121

8.6 LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计 122

9.1　Elman神经网络 128

第9章　反馈型神经网络 128

9.2　Hopfield神经网络 129

9.3　反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计 133

第10章　图形用户界面 140

10.1　图形用户界面简介 140

10.2 图形用户界面应用示例 141

10.3　图形用户界面的其他操作 146

第11章　Simulink 149

11.1　Simulink神经网络仿真模型库简介 149

11.2　Simulink应用示例 152

第12章 自定义网络 158

12.1 自定义神经网络 158

12.1.1 自定义神经网络的创建 159

12.1.2 自定义神经网络的初始化、训练与仿真 170

12.2 自定义函数 172

附录A　神经网络工具箱函数 174

A1　工具箱函数索引 174

A2　工具箱函数详解 178

参考文献 255