MATLAB神经网络实战指南：Spass17.0教程

"《spass17.0神经网络实用教程》是一本针对神经网络学习的教材，由张良均、曹晶和蒋世忠编著，胡学钢主审，机械工业出版社出版。该书基于MATLAB 6.5/7的神经网络工具箱，详细阐述了神经网络的基本概念、实用模型、学习算法、优化方法，以及如何使用nnToolKit进行神经网络建模，并介绍了MATLAB的混合编程技术和实际应用案例。书中包含大量实例，适合自动化、计算机科学、材料化工、机械工程等相关专业的学生和工程技术人员阅读。读者可以在配套网站上获取源程序和电子课件，进行深入学习和实践。" 本书旨在帮助读者理解和掌握神经网络的核心知识，包括以下几个方面： 1. **人工神经网络概述**：这部分介绍了神经网络的基本原理，包括神经元模型、网络结构、信息处理方式等，为后续的学习打下基础。 2. **实用神经网络模型与学习算法**：详细讲解了多种常见的神经网络模型，如感知器、BP网络、RBF网络等，以及相应的学习算法，如反向传播、梯度下降等，让读者能够构建和训练不同类型的神经网络。 3. **神经网络算法优化**：探讨了如何改进和优化神经网络的训练过程，包括收敛速度、误差最小化策略等，以提高网络的性能和预测能力。 4. **nnToolKit神经网络工具包**：nnToolKit是MATLAB中的一个强大工具，书中会介绍如何利用它来建立、训练和分析神经网络，简化神经网络的实现过程。 5. **MATLAB混合编程技术**：讲解如何将MATLAB与其他高级编程语言（如C/C++或Python）结合，以实现更复杂的功能和提高效率。 6. **混合编程案例**：通过实际案例，展示混合编程在神经网络应用中的具体实施步骤和技巧，增强读者的实战能力。 7. **2NDN神经网络建模仿真平台**：在附录中介绍了2NDN，一个专门用于神经网络建模和仿真的平台，提供了一个更为直观和便捷的环境进行神经网络研究。 本书不仅适合大学相关专业作为教材使用，也适合工程技术人员作为参考资料，帮助他们在各自的领域中应用神经网络技术解决实际问题。书中丰富的实例和配套资源，使得读者能够在实践中加深理解，提升技能。