C语言源码：MATLAB实现二维非线性函数神经网络学习

资源摘要信息: "本资源提供了基于MATLAB编程环境的神经网络学习二维非线性函数的示例代码。源代码文件名为'FLch7NNeg2.m'，涉及的内容主要出自侯媛彬和汪梅所著的《系统辨识》课本第七章。该章节探讨了使用神经网络技术进行多维非线性系统辨识的方法。资源中包含的C语言程序代码可用于实战项目案例学习，帮助学习者理解和掌握C语言编程技巧，以及如何将这些技巧应用于解决实际工程问题。" 知识点详细说明: 1. 系统辨识概念: 系统辨识是一门利用输入输出数据来建立系统数学模型的技术。它在控制理论、信号处理、生物医学工程等众多领域中都有广泛的应用。系统辨识的关键步骤包括数据采集、模型选择、参数估计和模型验证。 2. 神经网络在系统辨识中的应用: 神经网络因其强大的非线性建模能力，常被用于系统辨识。在本资源中，MATLAB编写的程序将用于实现神经网络学习，即通过训练神经网络来逼近和模拟一个未知或已知的非线性系统。神经网络通常需要足够的数据来训练，以确保模型的泛化能力和准确性。 3. MATLAB环境与编程: MATLAB（Matrix Laboratory的缩写）是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言。它在工程计算、数据分析和算法开发领域有着广泛的应用。MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，特别适合于矩阵运算、信号处理、图像处理、神经网络等领域。 4. 二维非线性函数的学习: 二维非线性函数的学习指的是通过样本数据训练神经网络模型，使其能够学习和模拟二维输入与输出之间的复杂关系。在本资源中，实例程序将展示如何利用MATLAB神经网络工具箱进行学习和模拟，这对于理解非线性系统行为非常重要。 5. C语言编程实践: 资源中提到的C语言ce源码和程序源码是为学习者提供的实践材料。C语言是一种广泛使用的编程语言，因其执行效率高、功能强大而被广泛应用于系统编程、嵌入式开发等领域。通过学习和修改源码，学习者可以提高自己在实际项目中应用C语言解决问题的能力。 6. 实战项目案例学习的重要性: 在学习编程语言或技术时，通过具体的项目案例来实践是加深理解的有效方法。资源中提供的C语言实战项目案例，不仅有助于学习者巩固理论知识，还能帮助他们学习如何将编程应用于实际问题的解决过程中，培养解决实际问题的能力。 7. 侯媛彬和汪梅的《系统辨识》课本: 本资源提到了《系统辨识》课本第七章，作为理论学习的参考。这本书作为学习系统辨识的教材之一，详细介绍了系统辨识的基本概念、方法、算法以及实际应用案例，是学习该领域知识的重要资料。通过学习该书的内容，可以更好地理解程序源码的设计思想和实现原理。 总体而言，本资源为学习者提供了一个涉及MATLAB编程和C语言编程的学习平台，通过实例分析和代码实践，帮助学习者加深对系统辨识、神经网络、MATLAB编程以及C语言应用的理解。这些技能对于从事计算机工程、自动控制、信号处理等领域的专业人士来说是非常重要的。