MATLAB神经网络实战：算法、优化与混合编程

《神经网络实用教程》是一本针对高校学生和相关工程技术人员的专业教材，主要讲解神经网络的基本概念、常用算法和优化策略，以及如何在MATLAB环境中进行混合编程实现。该书由张良均、曹晶和蒋世忠编著，主审为胡学钢，由机械工业出版社出版。 本书的核心内容包括： 1. **人工神经网络概述**：首先，作者会引导读者理解神经网络的基本原理，包括其历史背景、结构组成（如感知器、多层感知器、循环神经网络等）和工作原理，为后续深入学习奠定基础。 2. **实用神经网络模型与学习算法**：这部分着重介绍各类神经网络模型，如BP（反向传播）算法，它是最常见的用于训练多层神经网络的方法，以及RBF（径向基函数）网络，这是一种非线性函数逼近的算法。此外，还会讲解SVM（支持向量机）等其他相关算法。 3. **神经网络算法优化**：为了提高神经网络的性能，书中会涉及优化技术，如梯度下降法、遗传算法、粒子群优化等，以及如何调整网络结构和参数以减少过拟合或提高泛化能力。 4. **nnToolKit神经网络工具包**：本书充分利用MATLAB神经网络工具箱的功能，展示如何利用预定义的函数和命令快速构建和训练神经网络，以及如何利用其可视化工具进行模型评估和调试。 5. **MATLAB混合编程技术**：作者会深入讲解如何将MATLAB的高级功能（如图形用户界面和数值计算）与低级编程语言（如C/C++）相结合，以实现更高效、灵活的神经网络应用。 6. **混合编程案例**：书中包含一系列实际应用案例，通过这些案例，读者可以学习如何在实际工程场景中整合神经网络算法和混合编程技术，提升解决问题的能力。 7. **2NDN神经网络建模仿真平台**：附录部分介绍了2NDN（第二代神经网络仿真平台），一个辅助学习和实验的工具，可以帮助读者进行大规模神经网络模拟和实验研究。 本书的特点在于理论与实践相结合，注重可读性和操作性，提供丰富的习题和配套源程序、电子课件，以及中国AI创业研发俱乐部网站上的神经网络源代码资源，便于读者学习和交流。通过本书的学习，读者不仅能掌握神经网络的基础知识，还能提升在实际问题中应用和优化神经网络的能力。