《MATLAB神經網絡原理與實例精解》結閤科研和高校教學的相關課程，全麵、係統、詳細地介紹瞭MATLAB神經網絡的原理及應用，並給齣瞭大量典型的實例供讀者參考。《MATLAB神經網絡原理與實例精解》附帶1張光盤，收錄瞭《MATLAB神經網絡原理與實例精解》重點內容的配套多媒體教學視頻及書中涉及的實例源文件。這些資料可以大大方便讀者高效、直觀地學習《MATLAB神經網絡原理與實例精解》內容。
　　《MATLAB神經網絡原理與實例精解》首先簡要介紹瞭MATLAB軟件的使用和常用的內置函數，隨後分門彆類地介紹瞭BP網絡、徑嚮基網絡、自組織網絡、反饋網絡等不同類型的神經網絡，並在每章的後給齣瞭實例。在全書的後，又以專門的一章收集瞭MATLAB神經網絡在圖像、工業、金融、體育等不同領域的具體應用，具有很高的理論和使用價值。全書內容詳實、重點突齣，從三個層次循序漸進地利用實例講解網絡原理和使用方法，降低瞭學習門檻，使看似神秘高深的神經網絡算法更為簡單易學。
　　《MATLAB神經網絡原理與實例精解》適閤學習神經網絡的人員使用MATLAB方便地實現神經網絡以解決實際問題，也適閤神經網絡或機器學習算法的研究者及MATLAB進階學習者閱讀。另外，《MATLAB神經網絡原理與實例精解》可以作為高校相關課程的教材和教學參考書。
　　國內MATLAB&Simulink;技術交流平颱——MATLAB中文論壇聯閤本書作者和編輯，一起為您提供與本書相關的問題解答和MATLAB技術支持服務，讓您獲得閱讀體驗。請隨時登錄MATLAB中文論壇，提齣您在閱讀本書時産生的疑問，作者將定期為您解答。您對本書的任何建議也可以在論壇上發帖，以便於我們後續改進。您的建議將是我們創造精品的動力和源泉。

　　本書涵蓋內容及視頻時間：
　　神經網絡與MATLAB簡介（58分鍾視頻）
　　MATLAB函數與神經網絡工具箱（62分鍾視頻）
　　單層感知器（27分鍾視頻）
　　綫性神經網絡（41分鍾視頻）
　　BP神經網絡（49分鍾視頻）
　　徑嚮基神經網絡（62分鍾視頻）
　　自組織神經網絡（52分鍾視頻）
　　反饋神經網絡（51分鍾視頻）
　　隨機神經網絡（40分鍾視頻）
　　用GUI設計神經網絡（56分鍾視頻）
　　神經網絡應用實例（96分鍾視頻）

　　陳明，畢業於天津大學信息與通信工程專業，獲碩士學位。本科期間參加過全國電子設計大賽信息安全專題邀請賽，獲三等奬。研究生階段在天津大學信息學院圖像中心學習，研究方嚮為圖像處理、模式識彆和視頻編解碼。由於學習和科研的需要開始接觸MATLAB，用MATLAB解決過圖像處理機器學習等領域的問題。對遺傳算法和神經網絡工具箱尤為熟悉，有豐富的MATLAB編程經驗。編寫過《MATLAB函數效率功能速查手冊》一書。

　　MATLAB技術論壇、MATLAB中文論壇共同推薦，提供在綫交流，有問必答的網絡互動答疑服務！
　　提供10小時配套教學視頻，並附贈24.5小時MATLAB基礎教學視頻，提供教學PPT下載服務
　　詳解109個典型實例、7個綜閤案例和50多個神經網絡工具箱函數
　　涵蓋單層感知器、綫性神經網絡、BP神經網絡、徑嚮基網絡、自組織神經網絡、反饋神經網絡、隨機神經網絡7種主要的網絡類型　

　　超值DVD光盤內容
　　10小時配套教學視頻
　　24.5小時MATLAB基礎教學視頻（贈送）

　　第5章 綫性神經網絡
　　綫性神經網絡典型的例子是自適應綫性元件（Adaptive Linear Element，Adaline）。自適應綫性元件20世紀50年代末由Widrow和Hoff提齣，主要用途是通過綫性逼近一個函數式而進行模式聯想以及信號濾波、預測、模型識彆和控製等。
　　綫性神經網絡與感知器的主要區彆在於，感知器的傳輸函數隻能輸齣兩種可能的值，而綫性神經網絡的輸齣可以取任意值，其傳輸函數是綫性函數。綫性神經網絡采用Widrow-Hoff學習規則，即LMS（Least MeaSquare）算法來調整網絡的權值和偏置。
　　綫性神經網絡在收斂的精度和速度上較感知器都有瞭較大提高，但其綫性運算規則決定瞭它隻能解決綫性可分的問題。
　　5.1 綫性神經網絡的結構
　　綫性神經網絡在結構上與感知器網絡非常相似，隻是神經元傳輸函數不同。綫性神經網絡的結構如圖5-1所示。
　　圖5-1 綫性神經網絡的結構
　　如圖5-1所示，綫性神經網絡除瞭産生二值輸齣以外，還可以産生模擬輸齣——即采用綫性傳輸函數，使輸齣可以為任意值。
　　假設輸入是一個維嚮量，從輸入到神經元的權值為，則該神經元的輸齣為：
　　在輸齣節點中的傳遞函數采用綫性函數purelin，其輸入與輸齣之間是一個簡單的比例關係。綫絡終的輸齣為：
　　即
　　寫成矩陣的形式，假設輸入嚮量為
　　權值嚮量為
　　其中，錶示偏置。則輸齣可以錶示為
　　若網絡中包含多個神經元節點，就能形成多個輸齣，這種綫性神經網絡叫Madaline網絡。Madaline網絡的結構如圖5-2所示。
　　Madaline可以用一種間接的方式解決綫性不可分的問題，方法是用多個綫性函數對區域進行劃分，然後對各個神經元的輸齣做邏輯運算。如圖5-3所示，Madaline用兩條直綫實現瞭異或邏輯。
　　圖5-2 Madaline結構圖 圖5-3 Madaline實現異或
　　綫性神經網絡解決綫性不可分問題的另一個方法是，對神經元添加非綫性輸入，從而引入非綫性成分，這樣做會使等效的輸入維度變大，如圖5-4所示。
　　圖5-4 綫絡解決非綫性問題
　　5.2 LMS學習算法
　　綫性神經網絡的閃光之處在於其學習算法。Widrow和Hoff於1960年提齣自適應濾波LMS算法，也稱為規則（Delta Rule）。LMS算法與感知器網絡的學習算法在權值調整上都基於糾錯學習規則，但LMS更易實現，因此得到瞭廣泛應用，成為自適應濾波的標準算法。
　　LMS算法隻能訓練單層網絡，但這並不會對其功能造成很大的影響。從理論上說，多層綫絡並不比單層網絡更強大，它們具有同樣的能力，即對於每一個多層綫絡，都具有一個等效的單層綫絡與之對應。
　　定義某次迭代時的誤差信號為
　　其中錶示迭代次數，錶示期望輸齣。這裏采用均方誤差作為評價指標：
　　是輸入訓練樣本的個數。綫性神經網絡學習的目標是找到適當的，使得誤差的均方差mse小。隻要用mse對求偏導，再令該偏導等於零即可求齣mse的極值。顯然，mse必為正值，因此二次函數是凹嚮上的，求得的極值必為極小值。
　　在實際運算中，為瞭解決權值維數過高，給計算帶來睏難的問題，往往是通過調節權值，使mse從空間中的某一點開始，沿著斜麵嚮下滑行，終達到小值。滑行的方嚮是該點陡下降的方嚮，即負梯度方嚮。沿著此方嚮以適當強度對權值進行修正，就能終到達佳權值。
　　實際計算中，代價函數常定義為
　　對該式兩邊關於權值嚮量求偏導，可得
　　又因為，令對權值嚮量求偏導，有
　　綜閤以上兩式，可得
　　因此，根據梯度下降法，權矢量的修正值正比於當前位置上的梯度，權值調整的規則為：
　　即
　　其中為學習率，為梯度。上式還可以進一步整理為以下形式
　　以下是LMS算法的步驟。
　　（

正版包郵 MATLAB神經網絡原理與實例精解(附光盤) epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

正版包郵 MATLAB神經網絡原理與實例精解(附光盤) pdf 下載 mobi 下載 pub 下載 txt 電子書 下載 2024

正版包郵 MATLAB神經網絡原理與實例精解(附光盤) mobi pdf epub txt 電子書 下載 2024

讀者評價

正版包郵 MATLAB神經網絡原理與實例精解(附光盤) epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

正版包郵 MATLAB神經網絡原理與實例精解(附光盤) epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

分享鏈接

epub 電子書 下載 pdf 電子書 下載 mobi 電子書 下載 txt 電子書 下載

相关書籍