MATLAB工具箱中的神经网络理论与实战

"面向Matlab工具箱的神经网络理论与应用" 本书深入浅出地介绍了如何使用MATLAB工具箱进行神经网络的理论研究与实际应用。首先，书中在第1章概述了人工神经网络的基本概念，由神经细胞的生物学基础引申出人工神经元的数学模型。这一部分讲解了神经网络的发展历程，包括人工神经元的模型、激活转移函数，以及从单层到多层、再到递归神经网络的结构。此外，还详细阐述了如何利用MATLAB来计算神经网络的输出，为后续章节的学习打下基础。 在第2章中，主要探讨了前向神经网络，包括感知器和自适应线性元件（Adaptive Linear Element, ALE）。对于感知器，书中详细解释了其网络结构、学习规则和局限性，如无法解决非线性可分问题。然后，通过引入自适应线性元件，解决了感知器的这一局限，同时介绍了Widrow-Hoff（W-H）学习规则和自适应滤波器的实现。接着，重点讲述了反向传播网络（Backpropagation, BP），这是最常用的多层前馈网络，详细讲解了BP网络的结构、学习规则、训练过程及改进方法。 第3章聚焦于递归神经网络（Recursive Neural Networks, RNN），包括各种类型的递归网络，如全局反馈型、前向递归型和混合型。书中详细分析了霍普菲尔德网络（Hopfield Network）的状态轨迹和稳定性，以及Elman网络和对角递归神经网络（Diagonal Recurrent Neural Network, DRNN）的结构、学习算法和稳定性问题。递归网络在处理序列数据和动态系统建模方面具有优势，因此在自然语言处理、时间序列预测等领域有广泛应用。 第4章至后续章节可能涵盖了更高级的神经网络结构、训练技巧、应用案例以及MATLAB工具箱的具体使用方法，例如在控制理论、图像处理、模式识别等领域的实践应用。这些章节会进一步深化对神经网络的理解，并提供实际操作的指导。 这本书是MATLAB用户学习神经网络的理想教材，不仅提供了理论知识，还有丰富的实践示例，有助于读者掌握神经网络的原理并运用到实际项目中。通过阅读和练习书中的内容，读者可以提升在MATLAB环境下构建和优化神经网络的能力。