本书以MATLAB R2016a为平台,通过专业技术与大量典型实例相结合,介绍了各种典型网络的训练过程和实际应用。全书共27个案例,从实用角度出发,详尽地讲述感知器网络、线性神经网络、RBF神经网络、BP神经网络、反馈神经网络及自组织神经网络等内容,扩展介绍神经网络在其他工程领域的实际应用。本书可作为科研人员及工程技术人员的参考用书,也可作为本科生和研究生的学习用书。

作者

顾艳春,男,华南理工计算机应用硕士,中山大学博士,佛山科学技术学院计算机系副主任。发表文章10余篇,承担和参与国家自然科学基金、科技厅项目7项,参与多项横向课题的研究。精通MATLAB,具备丰富实践和写作经验。

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目录

内容简介

前言

第1章 RBF神经网络的实际应用

1.1 用于曲线拟合的RBF神经网络

1.2 径向基网络实现非线性函数回归

1.3 CRNN网络应用

1.4 PNN网络应用

1.5 RBF神经网络的优缺点

第2章 SOM网络算法分析与应用

2.1 SOM网络的生物学基础

2.2 SOM网络的拓扑结构

2.3 SOM网络的权值调整

2.4 SOM网络的MATLAB实现

2.5 SOM网络的应用

第3章 线性网络的实际应用

3.1 线性化建模

3.2 模式分类

3.3 消噪处理

3.4 系统辨识

3.5 系统预测

第4章 BP网络算法分析与应用

4.1 BP网络模型

4.2 BP网络学习算法

4.3 BP神经网络特点

4.4 BP网络功能

4.5 BP网络实例分析

第5章 神经网络在选址与地震预测中的应用

5.1 配送中心选址

5.2 地震预报

第6章 模糊神经网络的算法分析与实现

6.1 模糊神经网络的形式

6.2 神经网络和模糊控制结合的优点

6.3 神经模糊控制器

6.4 神经模糊控制器的学习算法

6.5 模糊神经网络MATLAB函数

6.6 MATLAB模糊神经推理系统的图形用户界面

第7章 BP网络的典型应用

7.1 数据归一化方法

7.2 提前终止法

7.3 BP网络的局限性

7.4 BP网络典型应用

第8章 线性神经网络算法分析与实现

8.1 线性神经网络工具箱函数

8.2 线性神经网络模型及结构

8.3 线性神经网络的学习算法与训练

8.4 线性神经网络的滤波器

第9章 感知器网络算法分析与实现

9.1 单层感知器

9.2 多层感知器

第10章 神经网络工具箱函数分析与应用

10.1 神经网络仿真函数

10.2 神经网络训练函数

10.3 神经网络学习函数

10.4 神经网络初始函数

10.5 神经网络输入函数

10.6 神经网络的传递函数

10.7 神经网络求点积函数

第11章 BM网络与BSB网络算法分析与实现

11.1 Boltzmann神经网络

11.2 BSB神经网络

第12章 感知器网络工具箱函数及其应用

12.1 创建函数

12.2 显示函数

12.3 性能函数

第13章 RBF神经网络算法分析与应用

13.1 RBF神经网络模型

13.2 RBF神经网络的数学基础

13.3 RBF神经网络的学习算法

13.4 其他RBF神经网络

13.5 RBF神经网络MATLAB函数

第14章 Simulink神经网络应用

14.1 Simulink神经网络仿真模型库

14.2 Simulink神经网络应用

第15章 ART网络与CP网络算法分析与应用

15.1 ART-1型网络

15.2 ART-2型网络

15.3 CP神经网络概述

第16章 Hopfield网络算法分析与实现

16.1 Hopfield神经网络

16.2 连续型Hopfield网络

16.3 Hopfield神经网络的应用

第17章 LVQ网络算法分析与应用

17.1 LVQ神经网络的结构

17.2 LVQ神经网络的学习算法

17.3 LVQ神经网络的特点

17.4 LVQ神经网络的MATLAB函数

17.5 LVQ神经网络的应用

第18章 自组织网络算法分析与实现

18.1 竞争学习的概念

18.2 竞争学习规则

18.3 竞争学习原理

18.4 竞争神经网络MATLAB实现

18.5 竞争型神经网络存在的问题

第19章 Elman网络算法分析与应用

19.1 Elman神经网络结构

19.2 Elman神经网络权值修正的学习算法

19.3 Elman网络稳定性推导

19.4 对角递归网络稳定时学习速率的确定

19.5 Elman神经网络在数据预测中的应用

第20章 BP网络工具箱函数及其应用

20.1 创建函数

20.2 传递函数

20.3 学习函数

20.4 训练函数

20.5 性能函数

20.6 显示函数

第21章 神经网络在实际案例中的应用

21.1 农作物虫情预测

21.2 人脸识别

第22章 神经网络工具箱函数分析与应用

22.1 神经网络构建函数的分析与应用

22.2 神经网络应用函数的分析与应用

第23章 线性神经网络算法分析与设计

23.1 线性神经网络结构

23.2 线性神经网络设计

23.3 自适应滤波线性神经网络

23.4 线性神经网络的局限性

23.5 线性神经网络的MATLAB应用举例

第24章 神经网络工具箱函数及实例分析

24.1 传递函数及其导函数

24.2 距离函数

24.3 权值函数及其导函数

24.4 结构函数

24.5 分析函数

24.6 转换函数

24.7 绘图函数

24.8 数据预处理和后处理函数

第25章 神经网络的工程应用

25.1 线性神经网络在线性预测中的应用

25.2 神经模糊控制在洗衣机中的应用

25.3 模糊神经网络在配送中心选址中的应用

25.4 Elman神经网络在信号检测中的应用

25.5 神经网络在噪声抵消系统中的应用

第26章 神经网络算法分析与工具箱应用

26.1 网络对象属性

26.2 子对象属性

第27章 自定义函数及其应用

27.1 初始化函数

27.2 学习函数

27.3 仿真函数

27.4 自组织函数

参考文献

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