MATLAB R2016a神經網絡設計應用27例 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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顧艷春 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 神經網絡
• 深度學習
• 應用
• 設計
• 實例
• R2016a
• 模式識彆
• 人工智能
• 機器學習

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121333293

版次：1

商品編碼：12297804

包裝：平裝

叢書名： MATLAB仿真應用精品叢書

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：468

字數：749000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：計算機、電子、信息科學、通信及自動控製等專業的高年級本科生、研究生，以及相關領域科技人員、工程技術人員。

全書共27個案例，從實用角度齣發，詳盡地講述感知器網絡、綫性神經網絡、RBF神經網絡、BP神經網絡、反饋神經網絡及自組織神經網絡等內容，擴展介紹神經網絡在其他工程領域的實際應用。

內容簡介

本書以MATLAB R2016a為平颱，通過專業技術與大量典型實例相結閤，介紹瞭各種典型網絡的訓練過程和實際應用。全書共27個案例，從實用角度齣發，詳盡地講述感知器網絡、綫性神經網絡、RBF神經網絡、BP神經網絡、反饋神經網絡及自組織神經網絡等內容，擴展介紹神經網絡在其他工程領域的實際應用。本書可作為科研人員及工程技術人員的參考用書，也可作為本科生和研究生的學習用書。

作者簡介

顧艷春，男，華南理工計算機應用碩士，中山大學博士，佛山科學技術學院計算機係副主任。發錶文章10餘篇，承擔和參與國傢自然科學基金、科技廳項目7項，參與多項橫嚮課題的研究。精通MATLAB，具備豐富實踐和寫作經驗。

目錄

目 錄
第1章 RBF神經網絡的實際應用 1
1．1 用於麯綫擬閤的RBF神經網絡 1
1．2 徑嚮基網絡實現非綫性函數迴歸 10
1．3 CRNN網絡應用 13
1．4 PNN網絡應用 15
1．5 RBF神經網絡的優缺點 19
第2章 SOM網絡算法分析與應用 22
2．1 SOM網絡的生物學基礎 22
2．2 SOM網絡的拓撲結構 22
2．3 SOM網絡的權值調整 23
2．4 SOM網絡的MATLAB實現 26
2．5 SOM網絡的應用 33
第3章 綫性網絡的實際應用 45
3．1 綫性化建模 45
3．2 模式分類 50
3．3 消噪處理 51
3．4 係統辨識 54
3．5 係統預測 55
第4章 BP網絡算法分析與應用 61
4．1 BP網絡模型 61
4．2 BP網絡學習算法 62
4．2．1 BP網絡學習算法 62
4．2．2 BP網絡學習算法的比較 67
4．3 BP神經網絡特點 68
4．4 BP網絡功能 68
4．5 BP網絡實例分析 68
第5章 神經網絡在選址與地震預測中的應用 78
5．1 配送中心選址 78
5．2 地震預報 81
5．2．1 問題概述 82
5．2．2 網絡設計 83
5．2．3 網絡訓練與測試 83
5．2．4 網絡實現 88
第6章 模糊神經網絡的算法分析與實現 91
6．1 模糊神經網絡的形式 91
6．2 神經網絡和模糊控製結閤的優點 92
6．3 神經模糊控製器 92
6．4 神經模糊控製器的學習算法 95
6．5 模糊神經網絡MATLAB函數 97
6．5．1 模糊神經係統的建模函數 97
6．5．2 采用網格分割方式生成模糊推理係統函數 102
6．6 MATLAB模糊神經推理係統的圖形用戶界麵 103
第7章 BP網絡的典型應用 107
7．1 數據歸一化方法 107
7．2 提前終止法 109
7．3 BP網絡的局限性 111
7．4 BP網絡典型應用 112
7．4．1 用BP網絡估計膽固醇含量 112
7．4．2 綫性神經網絡在信號預測中的應用 115
第8章 綫性神經網絡算法分析與實現 120
8．1 綫性神經網絡工具箱函數 120
8．1．1 創建函數 120
8．1．2 學習函數 122
8．1．3 性能函數 124
8．2 綫性神經網絡模型及結構 125
8．3 綫性神經網絡的學習算法與訓練 126
8．3．1 綫性神經網絡的學習算法 126
8．3．2 綫性神經網絡的訓練 128
8．4 綫性神經網絡的濾波器 130
第9章 感知器網絡算法分析與實現 133
9．1 單層感知器 133
9．1．1 單層感知器模型 133
9．1．2 單層感知器功能 134
9．1．3 單層感知器結構 136
9．1．4 單層感知器學習算法 137
9．1．5 單層感知器訓練 138
9．1．6 單層感知器局限性 139
9．1．7 單層感知器的MATLAB實現 140
9．2 多層感知器 147
9．2．1 多層感知器模型 147
9．2．2 多層感知器設計方法 147
9．2．3 多層感知器的MATLAB實現 148

第10章 神經網絡工具箱函數分析與應用 153
10．1 神經網絡仿真函數 153
10．2 神經網絡訓練函數 155
10．2．1 train 156
10．2．2 trainb函數 156
10．3 神經網絡學習函數 158
10．4 神經網絡初始函數 161
10．5 神經網絡輸入函數 163
10．6 神經網絡的傳遞函數 165
10．7 神經網絡求點積函數 168
第11章 BM網絡與BSB網絡算法分析與實現 169
11．1 Boltzmann神經網絡 169
11．1．1 BM網絡的基本結構 169
11．1．2 BM模型的學習 169
11．1．3 BM網絡的實現 172
11．2 BSB神經網絡 174
第12章 感知器網絡工具箱函數及其應用 177
12．1 創建函數 177
12．2 顯示函數 180
12．3 性能函數 181
第13章 RBF神經網絡算法分析與應用 186
13．1 RBF神經網絡模型 186
13．2 RBF網的數學基礎 188
13．2．1 內插問題 188
13．2．2 正則化網絡 189
13．3 RBF神經網絡的學習算法 190
13．3．1 自組織選取中心法 190
13．3．2 梯度訓練方法 191
13．3．3 正交最小二乘（OLS）學習算法 192
13．4 其他RBF神經網絡 193
13．4．1 廣義迴歸神經網絡 193
13．4．2 泛化迴歸神經網絡 194
13．4．3 概率神經網絡 195
13．5 RBF神經網絡MATLAB函數 196
13．5．1 創建函數 196
13．5．2 權函數 199
13．5．3 輸入函數 200
13．5．4 傳遞函數 201
13．5．5 mse函數 201
13．5．6 變換函數 202
第14章 Simulink神經網絡應用 204
14．1 Simulink神經網絡仿真模型庫 204
14．2 Simulink神經網絡應用 208
第15章 ART網絡與CP網絡算法分析與應用 213
15．1 ART-1型網絡 213
15．1．1 ART-1型網絡結構 213
15．1．2 ART-1網絡學習過程 215
15．1．3 ART-1網絡的應用 216
15．2 ART-2型網絡 218
15．2．1 網絡結構與運行原理 219
15．2．2 網絡的數學模型與學習算法 220
15．2．3 ART-2型網絡在係統辨識中的應用 222
15．3 CP神經網絡概述 223
15．3．1 CP網絡學習 224
15．3．2 CP網絡應用 225
第16章 Hopfield網絡算法分析與實現 231
16．1 Hopfield神經網絡 231
16．1．1 離散型Hopfield網絡 231
16．1．2 DHNN的動力學穩定性 234
16．1．3 網絡權值的學習 236
16．1．4 聯想記憶功能 239
16．2 連續型Hopfield網絡 240
16．3 Hopfield神經網絡的應用 242
16．3．1 Hopfield神經網絡函數 242
16．3．2 Hopfield神經網絡的應用 245
第17章 LVQ網絡算法分析與應用 259
17．1 LVQ神經網絡的結構 259
17．2 LVQ神經網絡的學習算法 260
17．2．1 LVQ1算法 260
17．2．2 LVQ2算法 260
17．3 LVQ神經網絡的特點 261
17．4 LVQ神經網絡的MATLAB函數 262
17．5 LVQ神經網絡的應用 264
第18章 自組織網絡算法分析與實現 269
18．1 競爭學習的概念 270
18．2 競爭學習規則 271
18．3 競爭學習原理 272
18．4 競爭神經網絡MATLAB實現 275
18．5 競爭型神經網絡存在的問題 279
第19章 Elman網絡算法分析與應用 280
19．1 Elman神經網絡結構 280
19．2 Elman神經網絡權值修正的學習算法 281
19．3 Elman網絡穩定性推導 282
19．4 對角遞歸網絡穩定時學習速率的確定 283
19．5 Elman神經網絡在數據預測中的應用 284
第20章 BP網絡工具箱函數及其應用 288
20．1 創建函數 289
20．2 傳遞函數 291
20．3 學習函數 293
20．4 訓練函數 294
20．5 性能函數 297
20．6 顯示函數 298
第21章 神經網絡在實際案例中的應用 300
21．1 農作物蟲情預測 300
21．1．1 蟲情預測原理 300
21．1．2 網絡實現 301
21．2 人臉識彆 304
21．2．1 模型建立 305
21．2．2 網絡實現 306
第22章 神經網絡工具箱函數分析與應用 310
22．1 神經網絡的構建函數 310
22．2 神經網絡的應用函數 324
第23章 綫性神經網絡算法分析與設計 330
23．1 綫性神經網絡結構 330
23．2 綫性神經網絡設計 331
23．3 自適應濾波綫性神經網絡 333
23．4 綫性神經網絡的局限性 335
23．5 綫性神經網絡的MATLAB應用舉例 336
第24章 神經網絡工具箱函數及實例分析 342
24．1 傳遞函數及其導函數 342
24．1．1 傳遞函數 342
24．1．2 傳遞函數的導函數 349
24．2 距離函數 354
24．3 權值函數及其導函數 356
24．3．1 權值函數 357
24．3．2 權值函數的導函數 358
24．4 結構函數 359
24．5 分析函數 361
24．6 轉換函數 362
24．7 繪圖函數 368
24．8 數據預處理和後處理函數 375
第25章 神經網絡的工程應用 383
25．1 綫性神經網絡在綫性預測中的應用 383
25．2 神經模糊控製在洗衣機中的應用 385
25．2．1 洗衣機的模糊控製 385
25．2．2 洗衣機的神經網絡模糊控製器的設計 387
25．3 模糊神經網絡在配送中心選址中的應用 391
25．4 Elman神經網絡在信號檢測中的應用 394
25．5 神經網絡在噪聲抵消係統中的應用 397
25．5．1 自適應噪聲抵消原理 397
25．5．2 噪聲抵消係統的MATLAB仿真 399
第26章 神經網絡算法分析與工具箱應用 402
26．1 網絡對象屬性 404
26．1．1 結構屬性 404
26．1．2 子對象結構屬性 408
26．1．3 函數屬性 411
26．1．4 權值和閾值 413
26．1．5 參數屬性 415
26．1．6 其他屬性 415
26．2 子對象屬性 416
26．2．1 輸入嚮量 416
26．2．2 網絡層 417
26．2．3 輸齣嚮量 422
26．2．4 閾值嚮量 422
26．2．5 輸入權值嚮量 424
26．2．6 目標嚮量 427
26．2．7 網絡層權值嚮量 428
第27章 自定義函數及其應用 432
27．1 初始化函數 432
27．2 學習函數 435
27．3 仿真函數 440
27．3．1 傳遞函數 440
27．3．2 傳遞函數導數函數 443
27．3．3 網絡輸入函數 444
27．3．4 網絡輸入導函數 446
27．3．5 權值函數 448
27．3．6 權值導數函數 450
27．4 自組織函數 452
27．4．1 拓撲函數 452
27．4．2 距離函數 454
參考文獻 456

前言/序言

前 言

1943年，心理學傢W.S.McCulloch和數理邏輯學傢W.Pitts建立瞭神經網絡和數學模型，稱為MP模型。他們通過MP模型提齣瞭神經元的形式化數學描述和網絡結構方法，證明瞭單個神經元能執行邏輯功能，從而開創瞭人工神經網絡研究的時代。近年來，人工神經網絡正在模擬人類認知的道路上更加深入發展，與模糊係統、遺傳算法、進化機製等結閤，形成計算智能，成為人工智能的一個重要方嚮，將在實際應用中得到發展。將信息幾何應用於人工神經網絡的研究，為人工神經網絡的理論研究開闢瞭新的途徑。神經計算機的研究發展很快，已有産品進入市場。光電結閤的神經計算機為人工神經網絡的發展提供瞭良好條件。

神經網絡是通過對人腦的基本單元—神經元的建模和連接，探索模擬人腦神經係統功能的模型，並研製一種具有學習、聯想、記憶和模式識彆等智能信息處理功能的人工係統。神經網絡的一個重要特性是它能夠從環境中學習，並把學習的結果分布存儲於網絡的突觸連接中。神經網絡的學習是一個過程，在其所處環境的激勵下，相繼給網絡輸入一些樣本模式，並按照一定的規則（學習算法）調整網絡各層的權值矩陣，待網絡各層權值都收斂到一定值，學習過程結束，之後就可以用生成的神經網絡來對真實數據分類。

神經網絡在很多領域中已得到瞭很好的應用，但其需要研究的方麵還很多。其中，具有分布存儲、並行處理、自學習、自組織及非綫性映射等優點的神經網絡與其他技術的結閤，以及由此而來的混閤方法和混閤係統，已經成為一大研究熱點。由於其他方法也有它們各自的優點，所以將神經網絡與其他方法相結閤，取長補短，繼而可以獲得更好的應用效果。目前，這方麵的工作有神經網絡與模糊邏輯、專傢係統、遺傳算法、小波分析、混沌、粗集理論、分形理論、證據理論和灰色係統等的融閤。

MATLAB自産生之日起就具有方便的數據可視化功能，以將嚮量和矩陣用圖形錶現齣來，並且可以對圖形進行標注和打印。高層次的作圖包括二維和三維的可視化、圖像處理、動畫和錶達式作圖，可用於科學計算和工程繪圖。新版本的MATLAB對整個圖形處理功能進行瞭很大的改進和完善，使它不僅在一般數據可視化軟件都具有的功能（例如二維麯綫和三維麯麵的繪製和處理等）方麵更加完善，而且一些其他軟件所沒有的功能（例如圖形的光照處理、色度處理以及四維數據的錶現等），MATLAB同樣錶現瞭齣色的處理能力。同時，對一些特殊的可視化要求（例如圖形對話等），MATLAB也有相應的功能函數，保證瞭用戶不同層次的要求。另外，新版本的MATLAB還著重在圖形用戶界麵（GUI）的製作上做瞭很大的改進，可以滿足對這方麵有特殊要求的用戶的需求。

MATLAB對許多專門的領域都開發瞭功能強大的模塊集和工具箱。一般來說，它們都是由特定領域的專傢開發的，用戶可以直接使用工具箱學習、應用和評估不同的方法而不需要自己編寫代碼。MATLAB在很多領域，如數據采集、數據庫接口、概率統計、樣條擬閤、優化算法、偏微分方程求解、神經網絡、小波分析、信號處理、圖像處理、係統辨識、控製係統設計、LMI控製、魯棒控製、模型預測、模糊邏輯、金融分析、地圖工具、非綫性控製設計、實時快速原型及半物理仿真、嵌入式係統開發、定點仿真、DSP與通信、電力係統仿真等，都在工具箱（Toolbox）傢族中有瞭自己的一席之地。

一種語言之所以能夠如此迅速地普及和應用，顯示齣如此旺盛的生命力，是因為它有著不同其他語言的特點。正如C語言等高級語言使人們擺脫瞭需要直接對計算機硬件資源進行操作的要求，被稱為第四代計算機語言的MATLAB（簡稱M語言），利用其豐富的函數資源和工具箱資源，使編程人員可以根據不同的需要選擇相應的優化函數，而不需要編寫煩瑣的程序代碼。該軟件最突齣的特點就是簡潔、開放式、便捷等，它提供瞭更為直觀、符閤人們思維習慣的代碼。同時給用戶帶來最直觀、最簡潔的程序開發環境。目前的MATLAB可以說是科學技工作者必不可少的工具之一，掌握這一重要工具將使得日常的學習和工作事半功倍。

MATLAB之所以有如此強大的功能在於其還在不斷擴大的工具箱的應用，離開瞭工具箱的應用，MATLAB環境下的操作也僅僅是簡單的矩陣運算與作圖而已。神經網絡工具箱正是在MATLAB環境下所開發齣來的眾多工具箱之一，它是以人工神經網絡理論為基礎，用MATLAB語言構造齣典型神經網絡的激活函數，根據各種典型的修正網絡權值的規則，加上網絡的訓練過程，用MATLAB編寫齣各種網絡權值訓練的子程序，網絡的設計者可以根據所需去調用工具箱中有關神經網絡的設計與訓練程序，使自己能夠從煩瑣的編程中解脫齣來，緻力於思考問題和解決問題，從而提高效率和解題質量。

本書基於MATLAB R2016a全麵講解MATLAB相關知識，幫助讀者盡快掌握MATLAB的應用。本書具有如下特點：

（1）全麵細緻，循序漸進。本書以MATLAB R2016a為平颱，簡要、全麵、由淺入深地介紹MATLAB軟件的特色、使用，再輔以MATLAB在工程中的應用案例，幫助讀者盡快掌握用MATLAB進行工程應用分析的技能。

（2）內容新穎，應用典型。本書結閤MATLAB解決工程應用中的各種實際問題，詳細地講解MATLAB軟件的使用方法與技巧，並通過大量典型的應用例子來實操，在講解過程中輔以相應的圖片，使讀者在閱讀時一目瞭然，從而快速掌握書中的內容。

（3）輕鬆易學，上手快速。本書理論與實例相結閤，並通過MATLAB的在綫幫助、自帶實例等內容，使讀者輕鬆掌握所學內容，快速上手，還可以提高快速分析和解決實際問題的能力，從而能夠在最短的時間內，以最高的效率解決實際通信係統中遇到的問題。

本書主要由顧艷春編寫，參加編寫的還有趙書蘭、劉誌為、欒穎、王宇華、吳茂、方清城、鄧奮發、何正風、丁偉雄、李婭、辛煥平、楊文茵、李曉東和張德豐。

本書可以作為廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考用書，也可以作為廣大在校本科生和研究生的學習用書。本書提供案例源代碼下載，讀者可以登錄華信教育資源網（www.hxedu.com.cn）查找本書，免費下載。

由於時間倉促，加之作者水平有限，所以錯誤和疏漏之處在所難免。在此，誠懇地期望得到各領域的專傢和廣大讀者的批評指正。

編 著 者

探索深度學習與模式識彆的奧秘：一本實用指南 在飛速發展的科技浪潮中，人工智能，特彆是深度學習與模式識彆技術，正以前所未有的力量重塑著我們的世界。從圖像識彆、自然語言處理到智能推薦係統，這些技術的身影無處不在，深刻地影響著我們的日常生活、科研探索乃至産業發展。本書旨在為廣大讀者，無論是對人工智能充滿好奇的初學者，還是希望深入鑽研的專業人士，提供一個全麵、深入且極具實踐性的學習平颱。我們將一同揭開深度學習與模式識彆的神秘麵紗，掌握核心理論，並親手實踐，解決實際問題。 本書的核心價值：理論與實踐的完美結閤 與許多純理論性的書籍不同，本書的核心在於其高度的實踐導嚮。我們深知，理解抽象的數學公式和算法原理固然重要，但將這些知識轉化為解決實際問題的能力，纔是學習的最終目的。因此，本書在深入淺齣地講解每一項技術的同時，都配以精心設計的案例研究和可執行的代碼示例。讀者不僅能理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”。 內容概覽：從基礎到前沿，構建知識體係 本書的章節安排力求循序漸進，邏輯清晰，旨在幫助讀者建立一個紮實的知識體係。 第一部分：人工智能與神經網絡基礎 引言：人工智能的崛起與神經網絡的基石 我們將從人工智能的宏大願景齣發，迴顧其發展曆程，並著重介紹神經網絡作為實現人工智能的關鍵技術。神經網絡的核心思想——模擬人腦的神經元工作機製，將被詳細剖析。我們將探討神經元模型、激活函數的作用，以及多層感知機（MLP）的結構和基本工作原理，為後續更復雜的網絡模型打下基礎。 監督學習與非監督學習：兩種主要的學習範式 學習是人工智能的核心。本章將深入探討兩種最主要的學習範式：監督學習和非監督學習。 監督學習：通過“標簽”進行學習 我們將詳細介紹監督學習的原理，即算法通過帶有已知輸齣（標簽）的訓練數據來學習輸入與輸齣之間的映射關係。常見的監督學習任務，如分類（例如，識彆圖像中的貓或狗）和迴歸（例如，預測房價），將被重點講解。我們將討論如何構建和訓練一個監督學習模型，包括損失函數、優化器以及評估模型性能的指標。 非監督學習：在“無標簽”數據中發現模式 與監督學習不同，非監督學習處理的是沒有明確標簽的數據。本章將介紹非監督學習的目標，即從數據中發現隱藏的結構、模式或關係。我們將重點講解聚類（例如，將相似的客戶分組）和降維（例如，減少數據的維度以便可視化或提高算法效率）等典型任務。讀者將瞭解如何利用非監督學習技術來探索數據的內在特性。 數據預處理與特徵工程：模型成功的關鍵前奏 再精密的算法也需要高質量的數據。本章將聚焦於數據預處理和特徵工程的重要性，它們是構建有效機器學習模型的關鍵步驟。 數據清洗與轉換：讓數據“聽話” 我們將講解如何處理缺失值、異常值，以及如何對數據進行歸一化、標準化等轉換，以使其更適閤模型訓練。 特徵提取與選擇：發掘數據的“黃金” 如何從原始數據中提取齣對模型有用的特徵，以及如何選擇最重要的特徵以避免維度災難和提高模型效率，將是本章的重點。我們將介紹多種特徵工程技術，幫助讀者更好地理解和利用數據。 第二部分：經典神經網絡模型詳解與應用 多層感知機（MLP）：神經網絡的基石 MLP是構建許多更復雜網絡的基石。本章將深入剖析MLP的結構，包括輸入層、隱藏層和輸齣層，以及它們之間的連接方式。我們將詳細講解反嚮傳播算法，這是訓練MLP的核心算法，它通過計算梯度來調整網絡權重，從而最小化預測誤差。讀者將學習如何使用MLP解決基本的分類和迴歸問題，並通過實例來理解其工作過程。 捲積神經網絡（CNN）：圖像識彆的利器 CNN是當前在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等計算機視覺領域取得巨大成功的模型。本章將詳細介紹CNN的核心組成部分：捲積層、池化層和全連接層。我們將深入理解捲積操作如何提取圖像的空間特徵，池化操作如何降低計算復雜度並增強模型的魯棒性。通過豐富的圖像識彆案例，讀者將掌握如何構建和訓練CNN來解決現實世界中的圖像分析問題，例如貓狗分類、人臉識彆以及光學字符識彆（OCR）。 循環神經網絡（RNN）：處理序列數據的強大工具 對於文本、語音、時間序列等序列數據，RNN展現齣強大的處理能力。本章將介紹RNN的“記憶”機製，使其能夠處理具有時間依賴性的數據。我們將深入講解RNN的基本結構，包括隱藏狀態的傳遞，以及如何利用RNN進行語言建模、文本生成、機器翻譯以及語音識彆等任務。此外，我們還將探討RNN在處理長序列數據時遇到的挑戰（如梯度消失/爆炸），並引齣更先進的RNN變體。 長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）：剋服RNN的局限 RNN在處理長序列時存在梯度消失或爆炸的問題，這限製瞭其捕捉長期依賴關係的能力。本章將重點介紹LSTM和GRU，這兩種精心設計的RNN變體，能夠有效地緩解這些問題。我們將深入剖析LSTM的“門控”機製（輸入門、遺忘門、輸齣門）以及GRU的簡化結構，理解它們如何通過精巧的設計來控製信息的流動，從而更好地學習和記憶長期依賴關係。通過實際案例，讀者將學會如何應用LSTM和GRU來解決更復雜的序列建模問題，如機器翻譯、文本摘要以及時間序列預測。 第三部分：高級神經網絡技術與實踐 深度學習中的優化技術：加速與穩定訓練 訓練深度神經網絡往往需要大量的計算資源和時間。本章將介紹各種先進的優化技術，旨在加速訓練過程並提高模型的收斂性和穩定性。我們將討論動量法、Adagrad、RMSprop、Adam等自適應學習率優化器，以及學習率衰減策略。讀者將理解這些優化器的工作原理，並學會如何在實踐中選擇和配置閤適的優化器，以取得更好的訓練效果。 正則化技術：防止過擬閤，提升泛化能力 過擬閤是深度學習模型訓練中常見的問題，即模型在訓練數據上錶現良好，但在未見過的新數據上錶現糟糕。本章將深入探討各種有效的正則化技術，以防止過擬閤，提升模型的泛化能力。我們將講解L1/L2正則化、Dropout、早停（Early Stopping）等技術，並闡述它們是如何通過限製模型復雜度或引入噪聲來達到正則化效果的。通過實例，讀者將學會如何在模型訓練中閤理地應用這些技術，以構建更魯棒的模型。 遷移學習與預訓練模型：站在巨人的肩膀上 從零開始訓練一個大型深度學習模型需要海量的數據和巨大的計算資源，這對於許多研究者和工程師來說是難以實現的。本章將介紹遷移學習的概念，即利用在大規模數據集上預訓練好的模型，將其知識遷移到新的、相關但數據量較小的任務上。我們將講解如何加載和微調預訓練模型（例如，VGG、ResNet、Inception等），以及如何利用遷移學習來快速有效地解決新的問題。通過案例，讀者將體會到遷移學習的強大之處，並學會如何將其應用於圖像分類、目標檢測等任務，大大縮短開發周期並提升性能。 生成對抗網絡（GAN）：創造性的AI GAN是近年來深度學習領域最激動人心的技術之一，它能夠生成逼真的圖像、文本甚至音樂。本章將深入淺齣地介紹GAN的基本原理，即生成器和判彆器之間的“博弈”過程。我們將詳細講解GAN的訓練機製，以及各種GAN變體（如DCGAN、StyleGAN等）在圖像生成、風格遷移、數據增強等方麵的應用。讀者將瞭解如何構建和訓練GAN，並探索其在藝術創作、虛擬現實以及數據閤成等領域的巨大潛力。 第四部分：實際應用場景與挑戰 案例研究：多個領域的深度學習解決方案 在本書的最後部分，我們將通過一係列精心挑選的實際案例，展示深度學習和模式識彆技術在不同領域的應用。這些案例將涵蓋但不限於： 智慧醫療： 基於圖像識彆的疾病診斷輔助係統，例如識彆X光片中的肺炎。 智能交通： 車輛檢測與跟蹤，以及交通流量預測。 金融風控： 欺詐交易檢測與信用評分。 推薦係統： 個性化內容推薦，例如商品推薦或新聞推薦。 自然語言處理： 情感分析、文本分類與智能問答。 每一個案例都將從問題定義、數據準備、模型選擇、訓練調優到結果評估進行詳細闡述，讓讀者深刻理解深度學習技術如何解決實際問題。 麵臨的挑戰與未來展望：AI之路的探索 盡管深度學習取得瞭令人矚目的成就，但我們仍然麵臨著許多挑戰，例如模型的可解釋性、對偏見數據的敏感性、以及倫理和社會問題。本章將對這些挑戰進行討論，並展望深度學習和模式識彆技術的未來發展方嚮，包括更高效的模型、更強的魯棒性、以及更廣泛的應用前景。 誰適閤閱讀本書？ 本書適閤以下人群： 對人工智能、機器學習和深度學習感興趣的初學者： 本書從基礎概念講起，逐步深入，幫助讀者建立紮實的理論基礎。 希望提升深度學習實踐能力的工程師和開發者： 大量代碼示例和案例研究將幫助讀者掌握如何將理論應用於實際問題。 希望深入研究特定領域的學生和研究人員： 本書涵蓋瞭多種經典和前沿的神經網絡模型，為進一步研究打下基礎。 希望瞭解AI技術如何改變行業的研究者和決策者： 本書的案例研究將展示AI技術的實際應用價值。 學習本書，您將收獲： 紮實的理論基礎： 清晰理解各種神經網絡模型的核心原理、數學推導以及訓練方法。 豐富的實踐經驗： 通過動手實踐，掌握使用主流深度學習框架（例如 TensorFlow, PyTorch 等）構建、訓練和評估模型。 解決實際問題的能力： 能夠將所學知識應用於圖像識彆、自然語言處理、時間序列分析等多個領域。 開闊的視野： 瞭解深度學習領域的最新進展和未來發展趨勢。 本書不僅僅是一本技術手冊，更是一次探索人工智能奧秘的旅程。我們期待與您一同踏上這段精彩的學習之旅，共同創造智能化的未來！

評分☆☆☆☆☆

評價三： 作為一個對人工智能和機器學習充滿熱情的自學者，我一直在尋找能夠幫助我係統學習神經網絡的優質書籍。《MATLAB R2016a神經網絡設計應用27例》的齣現，對我來說無疑是一次驚喜。從書名可以看齣，它將理論與實踐緊密結閤，通過27個精心設計的案例，我希望能一步步地掌握神經網絡的精髓。我非常期待書中能夠詳細講解每個案例的背景，包括它所要解決的問題，以及為什麼選擇使用神經網絡來解決這個問題。同時，我希望書中能夠清晰地展示在MATLAB R2016a環境下，如何一步步地構建、訓練和評估神經網絡模型。如果書中能夠包含一些關於不同神經網絡架構（例如，用於圖像處理的CNN，用於序列數據的RNN，以及更通用的MLP）的對比和選擇指導，那將極大地幫助我理解不同模型的適用性。我也希望這本書能涵蓋一些常見的神經網絡算法，比如反嚮傳播、捲積神經網絡、循環神經網絡等，並為我提供實際的代碼實現。我希望這本書能讓我不僅“知其然”，更能“知其所以然”，真正理解神經網絡的工作原理，並能夠將其靈活地應用於我感興趣的領域。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 我是一位擁有多年MATLAB使用經驗的工程師，在工作中常常需要處理復雜的數據分析和模型構建問題。最近，我的工作內容開始涉及到模式識彆和預測分析，而神經網絡無疑是實現這些目標的重要工具。因此，我購買瞭《MATLAB R2016a神經網絡設計應用27例》，希望能夠藉此機會深入學習神經網絡在實際工程項目中的應用。我對書中的“27例”這個數量感到非常興奮，這意味著我將有機會接觸到非常豐富且多樣的應用場景。我特彆好奇書中會涉及哪些類型的案例，例如是否涵蓋瞭工業故障診斷、金融風險預測、醫療影像分析等方麵。我更希望書中不僅能展示如何構建和訓練神經網絡模型，還能深入探討模型的評估、優化以及如何將訓練好的模型部署到實際係統中。如果書中能夠分享一些在實際工程中可能遇到的挑戰以及相應的解決方案，那將對我非常有價值。我希望這本書能夠幫助我拓展在神經網絡領域的知識體係，並提升我在實際工程應用中的解決問題的能力，使我能夠更有效地利用MATLAB R2016a來解決工作中的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 作為一名剛剛接觸神經網絡領域的研究生，我對於如何將理論知識轉化為實際應用感到迷茫。在尋找相關的學習資源時，我偶然發現瞭這本《MATLAB R2016a神經網絡設計應用27例》。從書名來看，它似乎提供瞭一個非常實用的路徑，通過具體的案例來教授神經網絡的設計和應用。我期待這本書能夠像一位經驗豐富的導師一樣，一步步地引導我完成從概念理解到代碼實現的轉變。我特彆關注書中是否能夠清晰地解釋每個案例的應用背景、選擇特定網絡模型的理由，以及模型的訓練和調優過程。如果書中能夠詳細展示MATLAB R2016a的具體操作步驟，並配以直觀的圖示，那就再好不過瞭。我希望通過閱讀這本書，我能夠掌握不同類型神經網絡（如BP、CNN、RNN等）的構建方法，並瞭解它們在圖像識彆、語音處理、時間序列預測等領域的實際應用。更重要的是，我希望這本書能夠幫助我培養獨立解決實際問題的能力，讓我能夠自信地將神經網絡技術應用於我的科研項目中，而不是僅僅停留在理論的層麵。我希望這本書能夠成為我打開神經網絡應用之門的鑰匙，讓我能夠快速上手，並在實踐中不斷成長。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 作為一名在校的學生，我深知理論知識的重要性，但同時也清楚實踐齣真知。神經網絡作為人工智能領域的核心技術之一，其理論知識浩如煙海，而如何將其應用於實際問題，則需要大量的實踐積纍。《MATLAB R2016a神經網絡設計應用27例》這本書，正是瞄準瞭這一需求。我非常期待書中能夠提供一係列具有代錶性的案例，覆蓋不同的應用場景，例如，在自然語言處理、計算機視覺、金融建模等領域。我希望書中能夠詳細闡述每個案例的設計思路，包括問題定義、數據準備、模型選擇、網絡構建、參數設置、訓練過程和結果評估等關鍵環節。對於初學者而言，清晰易懂的代碼示例和詳細的步驟講解至關重要。我期望書中能夠提供完整的MATLAB R2016a代碼，並且對代碼中的關鍵函數和參數進行詳細解釋。此外，我也希望書中能夠提供一些關於如何進行模型調優和優化的技巧，以及在實際應用中可能會遇到的常見問題和解決方案。我相信，通過學習這本書，我將能夠掌握如何利用MATLAB R2016a設計和實現神經網絡模型，為我的學習和未來的職業生涯打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 在互聯網技術飛速發展的今天，數據量呈爆炸式增長，如何從海量數據中挖掘有價值的信息成為瞭一個關鍵挑戰。神經網絡作為一種強大的數據挖掘和模式識彆工具，其應用前景廣闊。我瞭解到《MATLAB R2016a神經網絡設計應用27例》這本書，它通過27個具體的應用案例，旨在幫助讀者掌握神經網絡的設計與應用。我特彆關注書中是否能體現齣不同領域的數據特點，以及針對這些特點，如何選擇和調整閤適的神經網絡模型。例如，在處理具有高維度、稀疏性的數據時，是否會有特殊的模型設計思路？在處理具有時間依賴性的數據時，又該如何選擇閤適的網絡結構？我期望書中能夠給齣一些在實際應用中需要注意的細節，比如數據預處理的技巧、模型過擬閤和欠擬閤的應對方法，以及如何有效地評估模型性能。如果書中還能提供一些關於如何解釋模型預測結果的指導，那將非常有幫助。我希望這本書能夠讓我對神經網絡的實際應用有一個更全麵、更深入的認識，並能為我在數據分析和模型構建方麵提供切實可行的解決方案。