套用MATLAB實現神經網路

基本信息

書名套用MATLAB實現神經網路

書號978-7-118-10014-3

作者聞新

出版時間2015年3月

譯者

版次1版1次

開本16

裝幀平裝

出版基金

頁數376

字數461

中圖分類TP183

叢書名新編MATLAB工程套用叢書

定價59.90

內容介紹

本書共分為9 章。主要內容包括人工神經網路概述和MATLAB 基本用法介紹、MATLAB 神經網路工具箱的基本用法和套用實例;介紹神經網路工具箱函式的功能和實用方法,包括感知器、線性神經網路、BP 網路、徑向基網路、自組織競爭型神經網路、自組織特徵映射神經網路、Elman 神經網路、 Hopfield 網路、聯想記憶網路的套用、圖形用戶接口。自定義神經網路、神經網路在工程中的套用等內容。本書可作為高等院校計算機、電子工程、控制工程、通信、數學、力學、機械和航空航天等專業學生的參考教材,對從事上述領域工作的廣大科技人員具有重要的參考價值,對學習神經網路及其仿真技術的讀者來說,也是一本有價值的入門指導書。

第1章神經網路概述及MATLAB介紹1
1.1人工神經網路基本知識1
1.2神經網路的發展歷程2
1.3神經網路研究及其套用5
1.4神經細胞與人工神經元6
1.4.1生物神經元的特點6
1.4.2人工神經元模型7
1.5神經網路的分類9
1.6神經網路的學習訓練11
1.7MATLAB入門學習13
1.7.1MATLAB的發展史13
1.7.2MATLAB的功能14
1.7.3MATLAB的語言特點15
1.8MATLAB用戶界面16
1.8.1MATLAB的啟動和退出17
1.8.2MATLAB工作環境17
1.9MATLAB的數值與變數23
1.9.1MATLAB 的數值23
1.9.2MATLAB 的變數24
第2章感知器神經網路28
2.1單層感知器28
2.1.1單層感知器模型28
2.1.2單層感知器功能30
2.1.3單層感知器神經網路結構33
2.2多層感知器34
2.2.1多層感知器模型34
2.2.2多層感知器設計35
2.3感知器的學習算法36
2.4感知器神經網路的訓練函式38
2.4.1感知器創建函式38
2.4.2感知器初始化函式39
2.4.3感知器顯示函式41
2.4.4感知器仿真函式43
2.4.5感知器性能函式45
2.4.6感知器的訓練函式46
2.4.7感知器的學習函式48
2.4.8感知器的傳遞函式50
2.5感知器的局限性52
2.6感知器神經網路的套用實例分析54
2.6.1判斷氣體污染物的分類54
2.6.2奇異樣本對感知器神經網路訓練的影響56
第3章線性神經網路59

3.1線性神經網路模型及結構59
3.1.1神經元模型59
3.1.2線性神經網路的結構61
3.2線性神經網路的學習算法61
3.3線性神經網路的構建63
3.3.1生成線性神經元63
3.3.2線性濾波器65
3.4線性神經網路的訓練66
3.5線性神經網路的訓練函式68
3.5.1線性網路的創建函式69
3.5.2線性網路的學習函式72
3.5.3線性網路的傳輸函式75
3.5.4線性網路的權積函式76
3.5.5線性網路的初始化函式78
3.6線性神經網路的局限性79
3.6.1線性相關向量79
3.6.2學習速率過大80
3.7線性神經網路套用實例分析84
3.7.1線性網路在噪聲對消中的套用84
3.7.2線性網路在信號預測中的套用87
3.7.3線性網路實現異或的套用90
第4章BP神經網路95
4.1BP神經網路模型及結構96
4.1.1神經元模型96
4.1.2前饋型神經網路結構97
4.2BP神經網路的算法與BP網路推導98
4.2.1BP 神經網路算法98
4.2.2BP神經網路的推導104
4.3BP神經網路的訓練函式109
4.3.1BP網路創建函式110
4.3.2BP網路神經元上的傳遞函式118
4.3.3BP網路學習函式124
4.3.4BP網路訓練函式126
4.3.5BP網路性能函式130
4.3.6BP網路顯示函式133
4.4BP神經網路的局限性137
4.5BP神經網路算法的改進138
4.6BP神經網路的套用實例分析145
4.6.1利用BP網路去除有關噪聲的問題145
4.6.2基於BP網路的性別識別148
第5章反饋型神經網路160

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