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　　《神經網絡模型及其MATLAB仿真程序設計》緊密結閤MATLAB神經網絡工具箱中的神經網絡模型，詳細闡述瞭各種模型的結構、原理和有關算法，以及MATLAB中神經網絡對象及對象屬性，以實例說明瞭各種神經網絡模型的MATLAB仿真程序設計方法，並提供瞭MATLAB 6.5 NNET 4.O.2神經網絡工具箱函數詳解，希望能為廣大讀者進行神經網絡設計與仿真提供強有力的支持與幫助。

內容簡介

　　《神經網絡模型及其MATLAB仿真程序設計》重點介紹瞭MATLAB 6.5神經網絡工具箱中各種神經網絡模型及基本理論，以及各種神經網絡模型的MATLAB仿真程序設計方法，提供瞭MATLAB 6.5中170餘種神經網絡工具箱函數詳解，對圖形用戶界麵、SIMULINK和自定義神經網絡等內容也進行瞭簡介。《神經網絡模型及其MATLAB仿真程序設計》可作為從事神經網絡研究和應用的教師、研究生、高年級本科生和科研人員的參考書。

目錄

第1章 緒論
1.1 從生物神經網絡到人工神經網絡
1.2 人工神經網絡的發展史
1.3 人工神經網絡的應用
1.4 生物神經元
1.5 人工神經元模型
1.6 神經網絡的結構
1.7 神經網絡的特點
1.8 神經網絡的學習方式
第2章 MATLAB神經網絡工具箱中的神經網絡模型
2.1 MATLAB工具箱的神經元模型
2.2 MATLAB工具箱中的神經網絡結構
2.3 MATLAB神經網絡工具箱中的網絡對象及其屬性
2.3.1 網絡對象屬性
2.3.2 子對象屬性
第3章 感知器
3.1 感知器神經元及感知器神經網絡模型
3.2 感知器的學習
3.3 感知器的局限性
3.4 單層感知器神經網絡的MATLAB仿真程序設計
3.5 多層感知器神經網絡及其MATLAB仿真
3.6 感知器應用於綫性分類問題的進一步討論
第4章 綫性神經網絡
4.1 綫性神經網絡模型
4.2 綫性神經網絡的學習
4.3 綫性神經網絡的MATLAB仿真程序設計
4.3.1 綫性神經網絡設計的基本方法
4.3.2 綫性神經網絡的設計例程
第5章 BP網絡
5.1 BP神經元及BP網絡模型
5.2 BP網絡的學習
5.2.1 BP網絡學習算法
5.2.2 BP網絡學習算法的比較
5.3 BP網絡泛化能力的提高
5.4 BP網絡的局限性
5.5 BP網絡的MATLAB仿真程序設計
5.5.1 BP網絡設計的基本方法
5.5.2 BP網絡應用實例
第6章 徑嚮基網絡
6.1 徑嚮基網絡模型
6.2 徑嚮基網絡的創建與學習過程
6.3 其他徑嚮基神經網絡
6.4 徑嚮基網絡的MATLAB仿真程序設計
第7章 競爭型神經網絡
7.1 競爭型神經網絡模型
7.2 競爭型神經網絡的學習
7.3 競爭型神經網絡存在的問題
7.4 競爭型神經網絡的MATLAB仿真程序設計
第8章 自組織神經網絡
8.1 自組織特徵映射神經網絡模型
8.2 自組織特徵映射神經網絡的學習
8.3 學習嚮量量化神經網絡模型
8.4 學習嚮量量化神經網絡的學習
8.5 LVQ1學習算法的改進
8.6 LVQ神經網絡的MATLAB仿真程序設計
第9章 反饋型神經網絡
9.1 Elman神經網絡
9.2 Hopfield神經網絡
9.3 反饋神經網絡的MATLAB仿真程序設計
第10章 圖形用戶界麵
10.1 圖形用戶界麵簡介
10.2 圖形用戶界麵應用示例
10.3 圖形用戶界麵的其他操作
第11章 Simulink
11.1 Simulink神經網絡仿真模型庫簡介
11.2 Simulink應用示例
第12章 自定義網絡
12.1 自定義神經網絡
12.1.1 自定義神經網絡的創建
12.1.2 自定義神經網絡的初始化、訓練與仿真
12.2 自定義函數
附錄A 神經網絡工具箱函數
參考文獻

前言/序言

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