神经网络基础到高级实战指南

"神经网络从入门到精通，一本适合初级神经网络使用者的入门教材，内容涵盖MATLAB神经网络工具箱、实用神经网络模型、算法优化、JAVA混合编程及数据挖掘平台应用。书中通过实例深入浅出地讲解神经网络理论与实践，适合作为高校多专业教材和工程技术人员参考书，并提供配套源程序和电子课件供下载学习。" 神经网络是一种受到生物神经元结构启发的人工智能模型，它能够模拟人脑的学习和决策过程。对于初学者而言，理解神经网络的基本原理和构建是入门的关键。本书旨在帮助读者从零开始掌握神经网络的知识。 首先，书中介绍了人工神经网络的概述，包括神经元模型、网络结构以及基本的工作原理。这部分内容会讲解神经元如何接收输入信号，通过权重计算并产生输出，以及如何通过反向传播等学习算法调整权重以优化网络性能。 接着，书中详细阐述了实用神经网络模型和学习算法，如感知器、多层前馈网络、径向基函数网络（RBF）、自组织映射网络（SOM）等。这些模型各有特点，适用于不同的问题解决场景。学习算法如BP（Backpropagation）、RPROP（Resilient Propagation）等则用于训练网络，使得网络能从数据中学习并适应复杂模式。 在神经网络算法优化方面，本书会讨论如何提高网络的训练效率和泛化能力，包括正则化、早停策略、动量法等技术。此外，书中还涉及到MATLAB神经网络工具箱的使用，这是一个强大的工具，集成了多种预定义的网络结构和训练算法，使得用户可以方便地搭建和训练神经网络模型。 书中还提到了JAVA混合编程技术，这对于那些希望将神经网络应用到实际系统中的读者尤其有用。通过JAVA与MATLAB的集成，可以实现跨平台的神经网络应用，增强系统的可移植性和扩展性。 此外，本书特别强调实践环节，通过TipDM数据挖掘工具包和MATLAB与JAVA混合编程技术，读者可以学习如何建立实际的数据挖掘模型。TipDM数据挖掘建模仿真平台提供了一个直观的环境，帮助读者进行模型构建、测试和验证。 最后，书中提供的大量实例和习题有助于巩固理论知识，提高实际操作技能。读者可以通过访问太普问库网站获取配套资源，包括源代码和电子课件，进一步深化学习。 "神经网络从入门到精通"是一本全面且易于理解的教程，适合于对神经网络感兴趣的初学者，无论是计算机科学、工程、数学还是其他相关专业的学生，都能从中受益。通过学习，读者不仅可以掌握神经网络的基本概念和操作，还能具备运用神经网络解决实际问题的能力。