MATLAB环境下神经网络理论与实践解析

"面向MATLAB工的神经网络理论与应用，主要讲解了神经网络的基本理论，并通过MATLAB神经网络工具箱进行实践操作，适合初学者和专业科技人员学习。" 本书全面探讨了神经网络的理论与实际应用，尤其针对MATLAB环境下的编程实践，旨在帮助读者深入理解神经网络的工作原理并掌握其在实际问题中的应用。书中首先介绍了人工神经网络的基本概念，包括神经元模型、激活函数、单层和多层网络结构，以及递归神经网络等，让读者建立起对神经网络的基础认知。 在前向神经网络部分，书中详细讲解了感知器和自适应线性元件（Adaptive Linear Element, ALE）这两种基本的前馈网络。对于感知器，书中分析了其网络结构、学习规则、训练过程，以及解决线性不可分问题的方法，如引入多层网络来解决经典的"异或"问题。而自适应线性元件则讨论了其模型、Widrow-Hoff（W-H）学习规则，以及在自适应滤波器和实际应用中的实现。 反向传播网络（BP网络）是神经网络中的重要类型，本书对其进行了深入剖析，包括网络结构、BP学习规则、训练过程、设计方法以及存在的问题和改进策略。此外，还介绍了数值优化方法在BP网络训练中的应用，提供了数值实例对比，使读者能更直观地理解这些方法的优劣。 递归神经网络章节则涵盖了全局反馈型递归网络等不同类型的递归网络结构，这些网络能够在时间序列数据处理中发挥重要作用，比如在语言模型、语音识别等领域有广泛应用。 除了理论知识，本书还提供了大量MATLAB代码示例，通过神经网络工具箱的实际操作，帮助读者将理论知识转化为实践技能。这样的结合使得读者既能掌握神经网络的理论基础，又能熟悉MATLAB编程，从而提升问题解决能力。书中的习题设计也有助于巩固所学内容，促进读者独立思考和应用。 "面向MATLAB工的神经网络理论与应用"是一本适合计算机科学、电子工程、信息科学、通信和自动化等相关专业学生及研究人员的教材或参考书，它系统地介绍了神经网络的核心概念和MATLAB实现，有助于读者在理论与实践中同步提升。