第1章 神经网络基本理论 1
1.1 神经网络概述 1
1.2 感知器 3
1.3 线性神经网络 6
1.4 BP网络 9
1.5 经向基函数网络 14
1.6 关联学习算法 16
1.7 自组织网络 17
1.8 学习向量量化 20
1.9 反馈网络 22
第2章 神经网络工具箱函数 25
2.1 误差分析函数 33
2.2 δ函数 35
2.3 设计 37
2.4 初始化 40
2.5 学习规则 48
2.6 矩阵 56
2.7 邻域 61
2.8 绘图 63
2.9 仿真 72
2.10 训练 77
2.11 传递函数 89
第3章 神经网络应用设计 98
3.1 神经网络工具箱概述 98
3.2 感知器神经网络设计实例 98
3.3 线性神经网络设计实例 110
3.4 BP网络设计实例 114
3.5 径向基函数网络设计实例 127
3.6 关联学习算法设计实例 129
3.7 自组织网络设计实例 135
3.8 学习矢量量化神经网络设计实例 139
3.9 反馈网络设计实例 141
3.10 神经网络的应用实例 143
附录AMATLAB命令参考 155
附录BToolbox函数 177
参考文献 205