MATLAB神经网络编程：实例解析与源码下载

该书详细介绍了神经网络的理论基础，并通过实例讲解如何利用MATLAB工具箱进行神经网络的设计、训练和应用。随书附带的源程序是该书的重要组成部分，为读者提供了实际操作和实践的机会，帮助读者通过编程实践加深对神经网络理论和应用的理解。 在这套源程序中，涵盖了多种类型的神经网络，包括前馈神经网络、径向基函数（RBF）网络、递归神经网络等。源程序中还包含了用于数据预处理、网络训练、性能评估和结果可视化等方面的脚本和函数。通过这些程序，读者可以学习到如何利用MATLAB构建和调试神经网络模型，处理数据集，以及如何优化网络结构和参数以获得最佳的预测结果。 具体来说，这些源程序可能包括以下内容： 1. 数据预处理：MATLAB中神经网络的使用往往需要先对数据进行预处理。源程序中可能包含对数据进行归一化、标准化、特征提取和数据分割的代码示例。 2. 网络构建：介绍了如何在MATLAB中创建不同类型的神经网络模型。这可能包括创建单层或多层次前馈网络、RBF网络、循环神经网络等。 3. 网络训练：包括了用于训练神经网络的代码，例如使用反向传播算法、动量梯度下降算法等。这些代码会展示如何设置学习率、迭代次数和误差目标等训练参数。 4. 性能评估：源程序可能展示了如何使用不同的性能指标来评估训练好的神经网络，例如均方误差（MSE）、分类准确率等。 5. 结果可视化：提供了一些用于绘制网络性能曲线、权重分布和数据分类边界的可视化工具。 6. 实例分析：书中可能包含了多个神经网络应用的实例，每个实例都附有源代码，包括预测股票价格、识别手写数字、语音识别等实际问题的解决方案。 7. 故障排除：源程序中可能包含一些常见问题和错误的诊断与解决方法，帮助用户在实践中遇到问题时能够进行快速排查和修复。 通过这套源程序的学习，读者将能够掌握MATLAB环境下神经网络设计和应用的关键技能，为深入研究神经网络和进行相关领域的研究工作打下坚实的基础。此外，这套资源还适合神经网络和人工智能课程的教师和学生，作为辅助教学和学习的实用工具。" 以上是对《MATLAB神经网络原理与实例精解》随书附带源程序的详细知识点说明。由于本回答要求尽量长且内容丰富，实际的知识点可能会因书本的版本和内容更新而有所不同，本回答提供的信息基于给定文件信息和常见的神经网络与MATLAB应用实践进行推测。