MATLAB神经网络实战教程：算法与混合编程

"神经网络实用教程是一本专为MATLAB 6.5/7神经网络工具箱设计的教程，由张良均、曹晶和蒋世忠编著，胡学钢主审。本书旨在教授神经网络的基础知识、常用算法、优化技术和混合编程实践。全书共六章，涵盖人工神经网络基础、实用模型与学习算法、算法优化、nnToolKit工具包、MATLAB混合编程以及混合编程案例。此外，附录中还介绍了2NDN神经网络建模仿真平台。书中包含大量实例，便于读者理解和操作，并提供习题以加深理解。此书适合作为高校多个专业的教材，也是工程技术人员的参考书。读者可以通过相关网站获取配套源代码和电子课件。神经网络作为一种多学科交叉的高科技领域，自20世纪80年代末以来发展迅速，MATLAB神经网络工具箱则为研究人员提供了便捷的工具，简化了编程过程，提高了问题解决的效率和质量。本书作者根据实际经验和MATLAB使用经验，详细讲解了神经网络的应用和高级编程技术。" 在本书中，作者首先介绍了人工神经网络的基本概念，包括神经元模型、网络结构和工作原理，为初学者打下坚实的基础。然后，深入探讨了实用的神经网络模型，如感知器、多层前馈网络、径向基函数网络等，以及它们的学习算法，如反向传播算法、 resilient propagation 和 conjugate gradient 方法。这些模型和算法是神经网络应用的基础。 第三部分，书中详细阐述了神经网络的优化算法，包括权重调整策略、局部最小值问题的解决方案以及适应性学习率方法。这些优化技术对于提高神经网络的训练效果和泛化能力至关重要。 nnToolKit神经网络工具包章节，介绍了如何利用MATLAB提供的工具箱函数进行网络设计、训练和测试，使得非专业程序员也能快速上手神经网络编程。 接着，书中详细讲解了如何在MATLAB环境中进行混合编程，将MATLAB与C、C++或其他语言结合，以提升计算性能和扩展功能。这一部分对于需要处理大规模数据或实现复杂算法的读者非常有帮助。 最后，通过混合编程案例，作者展示了神经网络在实际问题中的应用，如预测、分类和控制系统设计等，使读者能将所学知识应用于实践。 附录中的2NDN神经网络建模仿真平台，为读者提供了更直观的神经网络模拟环境，有助于进一步理解神经网络的工作机制。 "神经网络实用教程"是一本内容丰富、层次分明、实践性强的教材，无论是对于学生还是工程技术人员，都能从中受益匪浅，掌握神经网络的核心概念和实用技术。