Matlab神经网络工具箱：理论与实战应用指南

Matlab神经网络工具箱应用简介是一份深入浅出的教程，旨在向读者介绍神经网络的基本概念和在工程、金融等领域的实际应用。首先，章节一从生物神经系统出发，解释了神经网络的起源和工作原理，它是一个并行处理元素集合，通过调整连接权重进行训练，以实现特定功能。神经网络的特点是可以调节或训练，通过监督学习方法（如反向传播）不断优化，使得输入与目标输出达到匹配。 书中提到，神经网络广泛应用于模式识别、分类、语音识别、翻译等领域，甚至处理传统计算机难以解决的复杂问题。Matlab神经网络工具箱作为一个实用平台，提供了多种训练方法，包括有监督学习（如通过数据标记进行训练）、无监督学习（用于数据聚类）以及直接设计的网络类型，如线性网络和Hopfield网络。 由于神经网络领域相对较新，特别是其实际应用的快速增长，工具箱的设计不仅注重功能的实现，更强调成为用户理解和探索神经网络的教育和研究工具。书中强调理解范例及其应用的重要性，因为这有助于避免用户在使用过程中遇到困惑。章节内容涵盖了图形用户界面的更新、算法改进以及网络对象描述的模块化增强，旨在提供更为灵活和易用的工具。 此外，该章节还提供了神经网络实际应用的实例清单，并新增了关于神经网络设计的内容，以便读者更好地掌握理论与实践的结合。Matlab神经网络工具箱应用简介是一份详尽的指南，对于想要学习和实践神经网络技术的工程师、研究人员以及学生来说，具有很高的参考价值。