MATLAB工具箱中的神经网络实战指南

"本书《面向Matlab工具箱的神经网络理论与应用》深入浅出地介绍了人工神经网络的基础知识及在MATLAB环境下的应用。全书涵盖了人工神经网络的起源、基本构造、各类网络模型以及如何利用MATLAB进行计算。" 在第一章中，作者首先引入了人工神经网络的概念，讲解了神经细胞的生物学背景和人工神经元的数学模型。接着，讨论了人工神经网络广泛的应用领域，包括但不限于模式识别、数据分类、预测、优化等。本章还回顾了人工神经网络的发展历程，从最初的简单模型到复杂网络结构的演变。详细介绍了人工神经网络的基本结构，如单层和多层神经网络模型，以及递归神经网络。此外，书中还演示了如何使用MATLAB来计算神经网络的输出，为后续章节的学习打下基础。 第二章主要探讨前向神经网络，包括感知器和自适应线性元件（Adaptive Linear Element，ALeN）。对于感知器，书中详述了其网络结构、学习规则和解决线性可分问题的方法，特别提到了著名的“异或”问题。然后，介绍了ALeN，它的学习规则和在自适应滤波器中的应用。本章还重点讨论了反向传播网络（Backpropagation，BP），解释了BP网络的结构、学习规则以及如何训练和设计BP网络，同时分析了其限制和改进方法。 第三章聚焦于递归神经网络（Recursive Neural Network，RNN），包括全局反馈型、前向递归和混合型网络。霍普菲尔德网络作为全局反馈型RNN的一个例子，被详细解析，包括其状态轨迹、离散和连续型模型。接着，Elman网络和对角递归网络被介绍，分析了它们的稳定性、学习算法和实际应用。最后，局部递归神经网络，如PID神经网络控制器（PIDNNC）的构造、稳定性分析和实时控制策略也被详细阐述。 第四章的内容可能涉及到更多种类的神经网络模型、训练算法或者更具体的神经网络应用，但由于这部分内容没有给出，因此无法提供详细的解释。但可以推测，这一章可能会继续深入到其他类型的神经网络，比如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，并探讨这些网络在处理序列数据、图像处理等领域的应用，同时结合MATLAB工具箱提供实现示例。 《面向Matlab工具箱的神经网络理论与应用》是一本适合初学者和进阶者的神经网络教程，通过MATLAB的实践操作，读者能够系统地理解和掌握神经网络的基本原理和应用技巧。