MATLAB神经网络43个案例分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王小川，史峰，郁磊，李洋 著

图书标签:

• MATLAB
• 神经网络
• 案例分析
• 深度学习
• 模式识别
• 机器学习
• 信号处理
• 图像处理
• 控制系统
• 预测
• 优化算法

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512412026

版次：1

商品编码：11297778

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-08-01

用纸：胶版纸

页数：412

编辑推荐

　　

　　《MATLAB神经网络43个案例分析》详细论述了在MATLAB环境下如何实现神经网络，包括了常用的神经网络及相关理论，以及各种优化算法与神经网络的结合。考虑到MATLAB R2012b版本中神经网络工具箱作了更新，本书也新增了神经网络并行运算、定制神经网络、神经网络高效编程等章节，非常适合中高级神经网络研究人员参考。
　　作为众多宣讲MATLAB家族产品丛书中的一个系列，该书的大特点是接地气，实用性强。四位作者都是长期活跃在MATLAB技术论坛的版主，每天都会在线解答MATLAB特别是针对神经网络的问题，积累了丰富的使用经验。本书所举例的43个案例，部分来源于各大公司、院校的科研课题，也有一部分来源于MATLAB技术论坛的会员提问。这些案例代表了神经网络在各个领域的相关应用，读者可以根据自己研究问题的需要，一时间找到适合自己学习的神经网络章节，进行阅读。

内容简介

　　《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。
　　《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
　　使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLAB R2009a及以上版本环境下运行。若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。
　　《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。

目录

第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类
1.1 案例背景
1.1.1 BP神经网络概述
1.1.2 语音特征信号识别
1.2 模型建立
1.3 MATLAB实现
1.3.1 归一化方法及MATLAB函数
1.3.2 数据选择和归一化
1.3.3 BP神经网络结构初始化
1.3.4 BP神经网络训练
1.3.5 BP神经网络分类
1.3.6 结果分析
1.4 案例扩展
1.4.1 隐含层节点数
1.4.2 附加动量方法
1.4.3 变学习率学习算法
参考文献

第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
2.1 案例背景
2.2 模型建立
2.3 MATLAB实现
2.3.1 BP神经网络工具箱函数
2.3.2 数据选择和归一化
2.3.3 BP神经网络训练
2.3.4 BP神经网络预测
2.3.5 结果分析
2.4 案例扩展
2.4.1 多隐含层BP神经网络
2.4.2 隐含层节点数
2.4.3 训练数据对预测精度影响
2.4.4 节点转移函数
2.4.5 网络拟合的局限性
参考文献

第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
3.1 案例背景
3.1.1 遗传算法原理
3.1.2 遗传算法的基本要素
3.1.3 拟合函数
3.2 模型建立
3.2.1 算法流程
3.2.2 遗传算法实现
3.3 编程实现
3.3.1 适应度函数
3.3.2 选择操作
3.3.3 交叉操作
3.3.4 变异操作
3.3.5 遗传算法主函数
3.3.6 遗传算法优化的BP神经网络函数拟合
3.3.7 结果分析
3.4 案例扩展
3.4.1 其他优化方法
3.4.2 网络结构优化
3.4.3 算法的局限性
参考文献

第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优
4.1 案例背景
4.2 模型建立
4.3 编程实现
4.3.1 BP神经网络训练
4.3.2 适应度函数
4.3.3 遗传算法主函数
4.3.4 结果分析
4.4 案例扩展
4.4.1 工程实例
4.4.2 预测精度探讨
参考文献

第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模
5.1 案例背景
5.1.1 BP_Adaboost模型
5.1.2 公司财务预警系统介绍
5.2 模型建立
5.3 编程实现
5.3.1 数据集选择
5.3.2 弱分类器学习分类
5.3.3 强分类器分类和结果统计
5.3.4 结果分析
5.4 案例扩展
5.4.1 数据集选择
5.4.2 弱预测器学习预测
5.4.3 强预测器预测
5.4.4 结果分析
参考文献

第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
6.1 案例背景
6.1.1 PID神经元网络结构
6.1.2 控制律计算
6.1.3 权值修正
6.1.4 控制对象
6.2 模型建立
6.3 编程实现
6.3.1 PID神经网络初始化
6.3.2 控制律计算
6.3.3 权值修正
6.3.4 结果分析
6.4 案例扩展
6.4.1 增加动量项
6.4.2 神经元系数
6.4.3 PID神经元网络权值优化
参考文献

第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现
第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测
第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别
第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价
第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算
第12章 初识SVM分类与回归
第13章 LIBSVM参数实例详解
第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别
第15章 SVM的参数优化——如何更好地提升分类器的性能
第16章 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测
第17章 基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测
第18章 基于SVM的图像分割——真彩色图像分割
第19章 基于SVM的手写字体识别
第20章 LIBSVMFarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用
第21章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测
第22章 SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断
第23章 Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究
第24章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断
第25章 基于MIV的神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选
第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断
第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别
第28章 决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断
第29章 极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验
第30章 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断
第31章 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价
第34章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类
第35章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优
第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维
第37章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测
第38章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类
第39章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类
第40章 动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现
第41章 定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真
第42章 并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算
第43章 神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨

前言/序言

　　序言
　　很荣幸受好友王小川之邀，并代表MathWorks公司为其新书《MATLAB神经网络43个案例分析》（《MATLAB神经网络30个案例分析》的升级版本）作序，同时也感谢该书四位才华横溢的青年才俊这几年来对MATLAB软件应用（尤其是在神经网络方面）所做的持续的推广工作。
　　我与这四位作者的结缘，与众多编著MATLAB丛书的作者相识过程类似，完全是因为热爱MATLAB产品。尤其是王小川，他不仅在论坛、微博里充满能量，而且他的数据挖掘公开课也令人称道，在MATLAB粉丝中有着很大的影响力。此次他集合原书作者，针对读者就原书中的书籍案例和写作上所提出的意见和建议，进行了大幅升级，终于完成了这本《MATLAB神经网络43个案例分析》的编写。
　　《MATLAB神经网络43个案例分析》详细论述了在MATLAB环境下如何实现神经网络，包括了常用的神经网络及相关理论，以及各种优化算法与神经网络的结合。考虑到MATLABR2012b版本中神经网络工具箱作了更新，《MATLAB神经网络43个案例分析》也新增了神经网络并行运算、定制神经网络、神经网络高效编程等章节，非常适合中高级神经网络研究人员参考。
　　作为众多宣讲MATLAB家族产品丛书中的一个系列，该书的最大特点是接地气，实用性强。四位作者都是长期活跃在MATLAB技术论坛的版主，每天都会在线解答MATLAB特别是针对神经网络的问题，积累了丰富的使用经验。《MATLAB神经网络43个案例分析》所举例的43个案例，部分来源于各大公司、院校的科研课题，也有一部分来源于MATLAB技术论坛的会员提问。这些案例代表了神经网络在各个领域的相关应用，读者可以根据自己研究问题的需要，第一时间找到适合自己学习的神经网络章节，进行阅读。
　　因此我相信此书的出版，必将大大加速各位神经网络使用人员的学习进度，提升大家的工程应用能力。在此我郑重向大家推荐此书。

《人工智能的基石：深度学习理论与实践》 内容简介 在这信息爆炸的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，从智能推荐到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，AI的应用场景不断拓展，其核心驱动力——深度学习——更是成为了引领这场技术革命的关键。本书《人工智能的基石：深度学习理论与实践》并非一本局限于特定工具或算法的教程，而是旨在为读者构建一个坚实而全面的深度学习知识体系，从理论的根基到实践的应用，带领读者深入理解深度学习的精髓，并掌握构建智能系统的能力。 本书的独特性与价值 与市面上许多侧重于某个具体框架（如TensorFlow、PyTorch）或特定应用案例的书籍不同，《人工智能的基石：深度学习理论与实践》将目光投向更广阔的领域。本书的核心价值在于其深度和广度： 深挖理论根源： 我们将从最基本的数学原理（线性代数、微积分、概率论与统计学）出发，系统阐述神经网络的构建模块，包括神经元的激活机制、多层感知机（MLP）的原理、反向传播算法的推导与理解。读者将了解到为何深度学习模型能够学习如此复杂的模式，而非仅仅停留在“如何使用”的层面。 精讲核心模型： 本书将详细剖析当前深度学习领域中最具影响力的几类模型。这包括： 卷积神经网络（CNNs）： 深入探讨其在图像识别、目标检测、图像分割等计算机视觉任务中的强大能力，解析卷积核、池化层、感受野等核心概念，并阐述其与传统图像处理方法的区别。 循环神经网络（RNNs）及其变种（LSTM, GRU）： 详尽介绍其在序列数据处理中的优势，如自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列分析等，深入讲解门控机制如何解决梯度消失/爆炸问题，从而捕捉长距离依赖。 Transformer模型： 聚焦于这一革命性模型，详细解析自注意力机制（Self-Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention）以及位置编码（Positional Encoding）等关键技术，展示其在NLP领域取得的巨大成功，并展望其在其他领域的应用潜力。 生成对抗网络（GANs）： 揭示其“博弈”式的训练机制，深入理解生成器和判别器的协同工作原理，探讨其在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的无限可能。 覆盖关键技术与概念： 除了核心模型，本书还将深入讲解一系列支撑深度学习发展的关键技术和理论： 优化算法： 从经典的梯度下降（SGD）到更先进的Adam、RMSprop等，讲解它们的工作原理、收敛特性以及在实际训练中的应用。 正则化技术： 介绍L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization等，阐述它们如何防止模型过拟合，提高泛化能力。 损失函数与评估指标： 详细讲解不同任务（分类、回归、生成）下常用的损失函数，以及如何选择合适的评估指标来衡量模型性能。 模型部署与推理： 探讨如何将训练好的模型部署到实际应用中，包括模型压缩、量化、硬件加速等方面的基础知识。 强调实践与工程化思维： 理论是基础，实践是检验。本书将通过清晰的伪代码和详细的步骤，引导读者理解如何将理论知识转化为可执行的代码。尽管本书不侧重于某个具体编程语言的细节，但它将传授构建和训练深度学习模型的通用流程和工程化思维，使读者能够灵活迁移到不同的开发环境中。我们将强调以下实践要点： 数据预处理与特征工程： 强调数据质量对于模型性能的重要性，以及如何进行有效的预处理和特征工程。 模型选择与调优： 讲解如何根据任务需求选择合适的模型架构，以及如何通过超参数调优来优化模型性能。 实验设计与验证： 引导读者进行科学的实验设计，理解交叉验证、A/B测试等概念，从而客观评估模型效果。 解决实际问题： 通过对各类典型问题的分析，展示深度学习在不同领域的应用潜力，激发读者的创新思维。 本书的读者对象 《人工智能的基石：深度学习理论与实践》适合以下人群： 希望系统学习深度学习理论的初学者： 即使没有深厚的研究背景，只要具备一定的数学基础（高等数学、线性代数、概率论基础），即可从本书入手，建立起对深度学习的全面认知。 已掌握基本深度学习框架使用的开发者： 本书将帮助你深入理解框架背后隐藏的原理，提升解决复杂问题的能力，避免“知其然不知其所以然”的困境。 对人工智能未来发展感兴趣的研究人员和学生： 本书提供了理解当前AI技术前沿的坚实基础，为进一步深入研究打下良好铺垫。 希望将AI技术应用于实际业务的工程师和产品经理： 本书将帮助你理解AI能力的核心，从而更好地识别应用场景，并与技术团队进行有效沟通。 阅读本书，您将获得： 对深度学习的深刻理解： 从数学原理到模型架构，您将不再满足于“黑箱”式的操作，而是能够洞悉模型的工作机制。 解决复杂问题的能力： 掌握构建和训练神经网络的通用方法，能够应对各种现实世界中的挑战。 独立思考与创新的思维： 建立起扎实的理论基础，能够根据实际需求灵活调整和创新模型。 迎接人工智能时代的信心： 深入理解AI的核心驱动力，为个人和职业发展做好准备。 本书的编排结构 本书将按照逻辑顺序，由浅入深地展开。我们将首先介绍深度学习的基本概念和数学基础，然后逐步深入到各种核心模型及其变种，再讲解训练、优化和评估的关键技术，最后会探讨一些前沿的研究方向和应用展望。每一章节都将力求理论清晰、逻辑严谨，并辅以必要的图示和示例，帮助读者更好地理解抽象的概念。 《人工智能的基石：深度学习理论与实践》是一次深入人工智能核心世界的探索之旅。它不仅仅是一本技术手册，更是一份理解智能未来的指南。让我们一起，构建人工智能的坚实基石，拥抱这个充满无限可能的时代。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装设计相当朴实，封面以深蓝色为主调，搭配着淡淡的浅灰色线条勾勒出神经网络的经典拓扑结构，给人的第一印象是专业、严谨，但又不至于过于枯燥。打开书页，纸张的触感也比较舒服，印刷清晰，没有出现模糊不清或者错别字的情况。我选择这本书完全是出于对机器学习和深度学习领域的兴趣，听说MATLAB在这方面有很强的工具支持，而这本书的标题听起来像是能提供一些实际的应用案例，这对我这种动手能力比较强，喜欢通过实践来学习的人来说，无疑是个巨大的吸引力。我尤其关注那些能够一步步展示如何构建、训练和评估神经网络的代码示例，希望通过这些案例，能够快速入门，理解神经网络的底层逻辑，并能将所学知识应用到我自己的项目开发中。我期待书中能够详细解释每一个算法的原理，以及在MATLAB中如何用最少的代码实现复杂的功能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在攻读相关专业的学生，我一直在寻找一本能够将理论知识与实际应用紧密结合的书籍。这本书在这方面给了我很大的惊喜。它不仅仅是罗列MATLAB的代码，更重要的是，它能够将每一个代码片段背后的逻辑和原理都清晰地呈现出来。我尤其欣赏书中对于数据预处理和特征工程的详细讲解，这往往是影响模型性能的关键环节，但很多教程都会忽略。另外，书中对一些常见的训练技巧和调参策略也有深入的探讨，这对于提升模型的泛化能力非常有帮助。我特别期待书中能够包含一些关于模型解释性的内容，比如如何理解模型的决策过程，以及如何对模型进行诊断和调试。总的来说，这本书是一本非常有价值的学习资源，它不仅教会了我如何使用MATLAB构建神经网络，更重要的是，它培养了我解决实际问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常贴近初学者，作者在解释概念时，不会一开始就抛出晦涩难懂的术语，而是循序渐进，用比较形象的比喻来帮助读者理解。例如，在介绍感知机的时候，作者将其类比为一个人在做决策，通过输入的信息来判断，最终输出一个结果。这种讲解方式让我觉得学习过程非常轻松，没有那种高高在上的学术感。而且，书中的案例选择也相当广泛，涵盖了图像识别、语音处理、时间序列预测等多个领域，每个案例都提供了完整的MATLAB代码，并且对代码进行了详细的注释，这极大地降低了学习的门槛。我最喜欢的是作者在每个案例讲解结束后，都会留有一些思考题或者扩展练习，这促使我不仅仅停留在模仿，还能主动去思考如何改进或者扩展，从而加深对知识的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排也很有条理，从最基础的感知机开始，逐步深入到更复杂的深度学习模型。让我印象深刻的是，作者在介绍一些相对前沿的模型时，并没有遗漏对经典模型的回顾和对比，这有助于我理解不同模型之间的演进关系和各自的优缺点。而且，书中不仅仅局限于模型的介绍，还穿插了很多关于网络结构设计、激活函数选择、损失函数设定等方面的讨论，这些细节对于调优模型性能至关重要。我特别喜欢作者在案例中展示的多种模型对比实验，通过实际运行结果来证明不同模型在特定任务上的表现差异，这比单纯的理论分析更有说服力。我希望通过这本书，能够掌握如何根据不同的问题场景，选择最合适的神经网络模型，并对其进行有效的训练和优化。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些关于神经网络的书籍，但往往要么过于理论化，要么案例过于简单，缺乏实际应用的可借鉴性。这本书在这方面做得非常好，它巧妙地平衡了理论与实践。在讲解每一个神经网络模型（比如BP网络、RBF网络、SVM等）时，作者都会先简要介绍其核心思想和数学原理，然后立刻转入MATLAB的实现。我特别欣赏的是，作者并没有直接给出一个“黑盒”式的代码，而是会解释每一步代码的作用，以及为什么这么写。例如，在数据预处理的部分，会详细说明归一化、标准化等方法的必要性和具体实现。书中提到的43个案例，每个都像是一个小型的项目，从数据准备到模型训练，再到结果评估，都提供了完整的解决方案。这让我感觉不仅仅是在学习MATLAB的工具，更是在学习如何用一种系统性的方法来解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

好卖家，发货快，包装好，书不错，很好的教材，非常满意，好评。

评分☆☆☆☆☆

买过第一版的，很实用，帮了不少忙，很好的一本书

评分☆☆☆☆☆

感觉不太基础 还是看得有点蒙

评分☆☆☆☆☆

物品质量好，送货快，下次还买

评分☆☆☆☆☆

作为Plus会员，每个月都在京东上采购大量的各种物品，逐一点评实在太难。因此，对于没有问题的商品，均采用通用好评。在此非常感谢京东商城给予的优质的服务，从产品质量、仓储管理、物流配送等各方面都是做的非常好的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容不是很实用，将就着看吧

评分☆☆☆☆☆

很不错的一本书，网站也有数据和代码，有很好的参考价值

评分☆☆☆☆☆

正在学习第一章，首先是有一点基础的感觉讲的挺不错，后面还有一些分析个人觉得比较到位

评分☆☆☆☆☆

虽说本人一般会包书，而且说实话这本书也不是买来收藏的，但这样应该算的上书籍损坏的吧，包装还是只给两分