MATLAB神经网络实战教程：算法、优化与混合编程

《神经网络实用教程》是一本由张良均、曹晶、蒋世忠编著，主审胡学钢的普通高等教育“十一五”规划教材，旨在深入讲解神经网络的相关知识。该书以MATLAB 6.5/7版本的神经网络工具箱为基础，涵盖了神经网络的各个方面，从基础知识到实际应用，为读者提供了一个全面的学习平台。 第一章介绍了人工神经网络的概述，帮助读者理解神经网络的基本概念，包括其历史背景、理论基础和在多学科领域的应用。这部分内容阐述了神经网络模拟人脑工作原理，强调了其在模式识别、数据处理和复杂系统建模中的潜力。 第二部分详细讲解了实用神经网络模型与学习算法，包括感知器、多层感知机、自组织映射等常见模型，以及反向传播、遗传算法、粒子群优化等学习策略。这些内容旨在使读者掌握如何构建和训练神经网络，以解决实际问题。 第三章深入探讨神经网络的算法优化，介绍了如何提高网络性能，如参数调整、正则化方法和防止过拟合的技术。这章对于提升网络的泛化能力和效率至关重要。 第四章重点讲解nnToolKit神经网络工具包，这是MATLAB中的核心组件，用户可以利用它轻松地创建、训练和测试神经网络模型。通过实例，读者将学会如何利用这个工具进行高效编程。 第五章转向MATLAB混合编程技术，指导读者如何在高级编程语言中融合神经网络功能，提升代码的灵活性和可维护性。混合编程允许用户结合MATLAB的易用性和其他编程语言的高效性。 第六章是混合编程案例，通过具体的实战项目展示如何在实际工程中应用所学知识。这些案例有助于读者将理论转化为实际操作能力。 附录中介绍了2NDN神经网络建模仿真平台，一个用于神经网络模拟和实验的平台，为读者提供了进一步研究和实践的环境。 本书的特点在于内容丰富，图文并茂，注重理论与实践相结合，不仅适合自动化、计算机科学等专业的学生作为教材，也适合工程技术人员作为参考书。此外，书中提供的配套源程序、电子课件以及大量的神经网络源代码资源，为学习者提供了丰富的学习资源和交流平台。 《神经网络实用教程》是一本全面且实用的指南，无论对初学者还是专业人士，都能从中获得深入理解和实践技巧，助力他们在神经网络领域取得成功。