MATLAB实现的神经网络模型与学习算法详解

"《人工神经网络实用教程》是一本详细阐述神经网络理论和实践的教程，涵盖多种神经网络模型和学习算法，同时结合MATLAB工具进行深入解析。本书旨在帮助读者理解和掌握神经网络的基本概念、特点及其在各个领域的应用。通过实例和练习题，读者可以提升神经网络的理论知识和实际操作能力。" 本书分为五大部分，首先在前言和第1章介绍了神经网络的基础知识。神经网络的概念源于生物神经元，通过模拟其结构和功能，构建了人工神经元模型。书中详细讨论了神经网络的结构，包括单个神经元和多层网络，以及它们的工作方式和学习过程。神经网络的主要特点，如并行处理、非线性映射和自我学习能力，也在此部分得到阐述，并探讨了神经网络在分类、识别、预测等领域的广泛应用。 第2章是本书的核心，详细讲解了多种实用神经网络模型及其学习算法。包括简单但基础的感知器网络，用于二分类问题；线性神经网络，用于解决线性可分问题；反向传播（BP）神经网络，能够处理非线性问题；径向基函数（RBF）网络，用于近似函数和数据分类；自组织神经网络，如自组织特征映射（SOM），用于数据聚类；学习向量量化（LVQ）网络，用于监督学习；Elman网络，处理时间序列数据；Hopfield网络，用于联想记忆和优化问题；以及Boltzmann机，一种基于概率的模型。每种网络模型都配有相应的MATLAB实现，帮助读者理解并实践这些算法。 第3章关注神经网络的优化方法，特别是对BP网络学习算法的改进，如消除样本输入顺序的影响、添加动量项和自适应调整参数，以提高学习效率和网络性能。 第4章介绍了nnToolKit神经网络工具包，这是用于神经网络建模和训练的一个MATLAB工具箱，提供了更高级的功能和接口，便于用户进行神经网络建模和实验。 第5章和第6章涉及MATLAB混合编程技术，讲解如何将MATLAB与其他编程语言集成，以实现更复杂、高性能的神经网络应用。 最后，附录介绍了2NDN神经网络建模仿真工具，这是一个额外的资源，可以帮助读者进行神经网络的模拟和分析。 这本书是神经网络初学者和实践者的一份宝贵资料，通过系统的学习，读者不仅可以了解神经网络的理论基础，还能掌握实际应用中的关键技术和工具。