图书介绍
MATLAB 6.5辅助神经网络分析与设计PDF|Epub|txt|kindle电子书版本下载
- 飞思科技产品研发中心编著 著
- 出版社： 北京：电子工业出版社
- ISBN：7505381164
- 出版时间：2003
- 标注页数：322页
- 文件大小：25MB
- 文件页数：335页
- 主题词：Matlab
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MATLAB 6.5辅助神经网络分析与设计PDF格式电子书版下载
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图书目录
第1章 神经网络概述1
1.1 MATLAB 6.5语言简介1
1.1.1 MATLAB的产生背景及主要产品1
1.1.2 MATLAB语言特点3
1.1.3 MATLAB 6.5的新特点4
1.2 神经网络发展史6
1.3 神经网络模型9
1.3.1 生物神经元模型9
1.3.2 神经元模型9
1.3.3 神经网络模型11
1.4 人工神经网络的特性11
第2章 神经网络工具箱函数及实例13
2.1 神经网络工具箱概述13
2.2.1 MATLAB 6.5中有关感知器的工具函数14
2.2 感知器的神经网络工具函数14
2.2.2 工具函数详解15
2.3 BP网络的神经网络工具函数21
2.3.1 MATLAB 6.5中有关BP网络的重要函数21
2.3.2 工具函数详解22
2.4 线性网络的神经网络工具函数32
2.4.1 MATLAB 6.5中有关线性网络的工具函数32
2.4.2 工具函数详解33
2.5 自组织竞争网络工具箱函数36
2.5.1 MATLAB 6.5中有关自组织网络的工具箱函数36
2.5.2 工具函数详解37
2.6 径向基网络神经网络工具箱函数50
2.7 回归网络的神经网络工具箱函数55
2.7.1 Hopfield神经网络的工具箱函数55
2.7.2 Elman神经网络的工具箱函数57
3.1.1 感知器模型59
3.1 感知器网络59
第3章 前向型神经网络理论及实例59
3.1.2 感知器神经元网络的网络结构61
3.1.3 感知器神经网络的初始化62
3.1.4 感知器神经网络的学习规则62
3.1.5 感知器神经网络的训练63
3.1.6 感知器的局限性63
3.1.7 多层感知器64
3.2 BP网络64
3.2.1 BP网络结构65
3.2.2 BP算法的数学描述66
3.2.3 BP网络中的神经元模型68
3.2.4 BP网络的训练过程68
3.2.5 BP算法的改进69
3.3 线性神经网络69
3.3.1 线性神经元模型70
3.3.2 线性神经网络的模型71
3.3.3 线性网络的初始化71
3.3.4 线性网络的学习规则71
3.3.5 线性网络的训练72
3.4 径向基函数网络72
3.4.1 径向基函数网络模型73
3.4.2 基函数的形式73
3.4.3 RBF学习过程74
3.5 GMDH网络74
第4章 前向型神经网络设计分析77
4.1 引言77
4.2 感知器神经网络设计78
4.2.1 问题描述78
4.2.2 网络初始化79
4.2.3 网络训练79
4.2.4 神经网络性能测试80
4.2.5 结论及讨论82
4.3 利用线性网络进行信号预测86
4.3.1 问题描述86
4.3.2 网络设计87
4.3.3 测试网络88
4.3.4 结论90
4.4 自适应预测90
4.4.1 问题描述90
4.4.2 网络初始化91
4.4.3 网络训练92
4.4.4 网络性能测试92
4.4.5 结论94
4.5 线性系统辨识94
4.5.1 问题描述94
4.5.3 测试网络96
4.5.2 建立网络96
4.5.4 结论98
4.6 自适应系统辨识98
4.6.1 问题描述98
4.6.2 网络的建立100
4.6.3 网络训练100
4.6.4 网络测试100
4.6.5 结论102
4.7 函数逼近103
4.7.1 问题描述103
4.7.2 网络建立104
4.7.3 网络训练105
4.7.4 网络测试105
4.7.5 讨论106
4.8.1 问题描述107
4.8 胆固醇含量估计107
4.8.2 建立网络108
4.8.3 网络训练108
4.8.4 分析及讨论109
4.8.5 结论113
4.9 特征识别113
4.9.1 问题描述113
4.9.2 神经元网络114
4.9.3 系统性能评估121
4.9.4 结论126
4.10 径向基函数网络设计126
4.10.1 问题描述127
4.10.2 网络的建立128
4.10.3 仿真网络129
4.10.4 结论131
第5章 反馈型神经网络理论及实例133
5.1 Elman神经网络134
5.2 Hopfield神经网络134
5.2.1 Hopfield神经网络的演变过程134
5.2.2 离散型Hopfield神经网络（DHNN）135
5.2.3 连续型Hopfield神经网络137
5.3 CG网络模型140
5.4 盒中脑（BSB）模型140
5.5 双向联想记忆（BAM）141
5.6 同归BP网络142
5.7 Boltzmann机网络143
第6章 反馈型神经网络设计分析145
6.1 引言145
6.2 振幅检测145
6.2.1 问题描述146
6.2.3 网络训练147
6.2.2 网络初始化147
6.2.4 网络测试149
6.2.5 网络的推广应用及完善150
6.3 两神经元的Hopfield神经网络设计151
6.3.1 问题描述151
6.3.2 建立网络152
6.3.3 网络的测试153
6.4 三神经元的Hopfield神经网络设计157
6.4.1 问题描述157
6.4.2 建立网络158
6.4.3 网络的测试159
第7章 自组织与LVQ神经网络理论及实例165
7.1 自组织竞争网络165
7.1.1 自组织竞争网络的形成165
7.1 3 两种联想学习规则166
7.1.2 自组织竞争网络的基本思想166
7.1.4 基本竞争型人工神经网络167
7.2 自组织特征映射神经网络169
7.2.1 自组织特征映射网络的结构169
7.2.2 自组织特征映射的算法169
7.2.3 自组织特征映射网络的学习及工作规则170
7.3 自适应共振理论（ART）173
7.4 CPN模型175
第8章 自组织与LVQ神经网络应用设计分析177
8.1 引言177
8.2 自组织竞争网络在模式分类中的应用178
8.2.1 问题描述178
8.2.2 网络建立179
8.2.3 网络训练180
8.2.5 小结181
8.2.4 网络测试与使用181
8.3 二维自组织特征映射网络设计183
8.3.1 问题描述183
8.3.2 网络建立184
8.3.3 网络训练185
8.3.4 网络测试与应用186
8.4 LVQ模式分类网络设计187
8.4.1 问题描述188
8.4.2 网络建立188
8.4.3 网络训练189
8.4.4 网络测试及使用190
8.4.5 结论190
第9章 神经控制器结构分析193
9.1 NN学习控制193
9.3 NN自适应控制194
9.2 NN直接逆模型控制194
9.3.1 NN自校正控制（STC）195
9.3.2 NN模型参考自适应控制196
9.4 NN内模控制197
9.5 NN预测控制197
9.6 NN自适应判断控制198
9.7 基于CMAC的控制199
9.8 多层NN控制200
9.9 分级NN控制202
第10章 神经网络控制理论及应用设计205
10.1 模型预测控制理论205
10.1.1 系统辨识206
10.1.2 模型预测206
10.2 模型预测控制实例分析207
10.2.1 问题的描述207
10.2.2 建立模型208
10.2.3 系统辨识210
10.2.4 系统仿真213
10.3 反馈线性化控制理论214
10.3.1 辨识NARMA-L2模型214
10.3.2 NARMA-L2控制器215
10.4 NARMA-L2（反馈线性化）控制实例分析216
10.4.1 问题的描述216
10.4.2 建立模型217
10.4.3 系统辨识218
10.4.4 系统仿真220
10.5 模型参考控制理论221
10.6 模型参考控制实例分析222
10.6.1 问题的描述222
10.6.2 模型的建立223
10.6.3 系统辨识224
10.7 总结226
10.6.4 系统仿真226
第11章 图形用户接口GUI229
11.1 引言229
11.2 建立网络229
11.2.1 输入和目标230
11.2.2 建立网络232
11.3 训练网络233
11.3.1 训练网络234
11.3.2 仿真网络235
11.4 将数据导出到命令行工作空间中236
11.5 清除数据237
11.6 从命令行工作空间中导入数据237
11.7 变量存盘与读取238
12.1.1 传递函数模块241
12.1 模块的设置241
第12章 SIMULINK241
12.1.2 网络输入模块242
12.1.3 权重模块242
12.1.4 控制系统模块243
12.2 模块的生成243
第13章 高级话题247
13.1 定制网络247
13.1.1 定制网络248
13.1.2 网络定义248
13.1.3 网络行为260
13.2 附加的工具箱函数263
13.2.1 初始化函数263
13.2.2 传递函数264
13.2.3 学习函数266
13.3 定制函数272
13.3.1 仿真函数273
13.3.2 初始化函数286
13.3.3 学习函数289
13.3.4 自组织映射函数300
附录A MATLAB 6.5的其他新特性305
A.1 SIMULINK 5.0的新特性305
A.2 Math Works Release 13新产品305
附录B MATLAB 6.5安装问题指南309
B.1 MATLAB 6.5为什么安装后不能启动309
B.2 安装时更新Java虚拟机的问题311
B.3 PDF文档的获取311
附录C MATLAB神经网络工具箱函数参考313
C.1 工具箱函数313
C.2 传递函数图形320
参考文献322