神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

周开利，康耀红 著

图书标签:

• 神经网络
• MATLAB
• 模型
• 仿真
• 深度学习
• 模式识别
• 人工智能
• 算法
• 数值计算
• 工程应用

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302108290

版次：1

商品编码：10078618

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2005-07-01

用纸：胶版纸

页数：254

字数：397000

编辑推荐

　　《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》紧密结合MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型，详细阐述了各种模型的结构、原理和有关算法，以及MATLAB中神经网络对象及对象属性，以实例说明了各种神经网络模型的MATLAB仿真程序设计方法，并提供了MATLAB 6.5 NNET 4.O.2神经网络工具箱函数详解，希望能为广大读者进行神经网络设计与仿真提供强有力的支持与帮助。

内容简介

　　《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》重点介绍了MATLAB 6.5神经网络工具箱中各种神经网络模型及基本理论，以及各种神经网络模型的MATLAB仿真程序设计方法，提供了MATLAB 6.5中170余种神经网络工具箱函数详解，对图形用户界面、SIMULINK和自定义神经网络等内容也进行了简介。《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》可作为从事神经网络研究和应用的教师、研究生、高年级本科生和科研人员的参考书。

目录

第1章 绪论
1.1 从生物神经网络到人工神经网络
1.2 人工神经网络的发展史
1.3 人工神经网络的应用
1.4 生物神经元
1.5 人工神经元模型
1.6 神经网络的结构
1.7 神经网络的特点
1.8 神经网络的学习方式
第2章 MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型
2.1 MATLAB工具箱的神经元模型
2.2 MATLAB工具箱中的神经网络结构
2.3 MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性
2.3.1 网络对象属性
2.3.2 子对象属性
第3章 感知器
3.1 感知器神经元及感知器神经网络模型
3.2 感知器的学习
3.3 感知器的局限性
3.4 单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计
3.5 多层感知器神经网络及其MATLAB仿真
3.6 感知器应用于线性分类问题的进一步讨论
第4章 线性神经网络
4.1 线性神经网络模型
4.2 线性神经网络的学习
4.3 线性神经网络的MATLAB仿真程序设计
4.3.1 线性神经网络设计的基本方法
4.3.2 线性神经网络的设计例程
第5章 BP网络
5.1 BP神经元及BP网络模型
5.2 BP网络的学习
5.2.1 BP网络学习算法
5.2.2 BP网络学习算法的比较
5.3 BP网络泛化能力的提高
5.4 BP网络的局限性
5.5 BP网络的MATLAB仿真程序设计
5.5.1 BP网络设计的基本方法
5.5.2 BP网络应用实例
第6章 径向基网络
6.1 径向基网络模型
6.2 径向基网络的创建与学习过程
6.3 其他径向基神经网络
6.4 径向基网络的MATLAB仿真程序设计
第7章 竞争型神经网络
7.1 竞争型神经网络模型
7.2 竞争型神经网络的学习
7.3 竞争型神经网络存在的问题
7.4 竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计
第8章 自组织神经网络
8.1 自组织特征映射神经网络模型
8.2 自组织特征映射神经网络的学习
8.3 学习向量量化神经网络模型
8.4 学习向量量化神经网络的学习
8.5 LVQ1学习算法的改进
8.6 LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计
第9章 反馈型神经网络
9.1 Elman神经网络
9.2 Hopfield神经网络
9.3 反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计
第10章 图形用户界面
10.1 图形用户界面简介
10.2 图形用户界面应用示例
10.3 图形用户界面的其他操作
第11章 Simulink
11.1 Simulink神经网络仿真模型库简介
11.2 Simulink应用示例
第12章 自定义网络
12.1 自定义神经网络
12.1.1 自定义神经网络的创建
12.1.2 自定义神经网络的初始化、训练与仿真
12.2 自定义函数
附录A 神经网络工具箱函数
参考文献

前言/序言

《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》 本书旨在为读者提供一套全面且实用的神经网络模型理论与MATLAB实践指南，深入剖析各类经典与前沿的神经网络结构，并结合MATLAB强大的仿真能力，引导读者从理论理解到实际应用的全过程。本书力求语言通俗易懂，公式推导严谨，代码实现清晰，旨在帮助不同背景的读者——无论是初学者还是有一定基础的研究者，都能快速掌握神经网络的核心概念，并能独立设计、实现和优化相关的仿真程序。 第一部分：神经网络基础理论 本部分将从最基础的概念出发，为读者构建扎实的理论基石。我们将首先介绍人工神经网络（ANN）的基本构成单元——神经元（Neuron），详述其激活函数（Activation Function）的作用、种类及其对模型性能的影响。通过对Sigmoid、Tanh、ReLU等典型激活函数的解析，读者将理解它们在引入非线性、解决梯度消失等问题上的关键作用。 随后，我们将深入讲解多层感知机（MLP），这是最基础也是应用最广泛的前馈神经网络。本书将详细阐述MLP的层次结构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及层与层之间神经元的连接方式。通过直观的图示和严谨的数学推导，读者将理解MLP如何通过多层非线性变换来学习和逼近复杂的输入-输出关系。 在MLP的学习过程中，误差反向传播算法（Backpropagation Algorithm）是核心。本书将花费大量篇幅对其进行详细讲解，从梯度下降（Gradient Descent）的基本原理出发，逐步推导出误差反向传播的数学公式。我们将分析其计算流程，包括前向传播计算输出和损失，然后反向传播计算梯度，并根据梯度更新权重和偏置。同时，我们也将讨论学习率（Learning Rate）的重要性及其对收敛速度和模型精度的影响，并介绍动量（Momentum）、Adam等优化算法，以帮助读者更有效地训练模型。 除了MLP，本书还将介绍其他重要的神经网络模型。卷积神经网络（CNN）作为处理图像数据的强大工具，其核心的卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）的原理将被深入剖析。读者将理解卷积核（Kernel）如何提取图像的局部特征，池化层如何进行降维和提高模型的鲁棒性，以及CNN如何构建深层的特征提取器。 循环神经网络（RNN）及其变种，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），将是处理序列数据的关键。本书将详细介绍RNN的循环连接结构，使其能够记忆先前的信息，并应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。对于LSTM和GRU，我们将重点讲解其门控机制（如遗忘门、输入门、输出门），解释它们如何有效地解决传统RNN的梯度消失和梯度爆炸问题，从而捕捉长距离的依赖关系。 此外，我们还将简要介绍一些更具前瞻性的模型，例如生成对抗网络（GAN）的基本思想，以及自编码器（Autoencoder）的结构与应用，为读者打开更广阔的视野。 第二部分：MATLAB神经网络工具箱与仿真程序设计 本部分将聚焦于如何利用MATLAB强大的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来实现和仿真各类神经网络模型。我们将循序渐进地介绍工具箱的核心函数和编程接口，使读者能够快速上手，将理论知识转化为实际的编程实践。 首先，本书将详细介绍MATLAB神经网络工具箱的基本架构和常用函数。我们将从如何创建神经网络对象开始，讲解`feedforwardnet`、`patternnet`、`cascadeforwardnet`等函数的使用。读者将学习如何配置网络的层数、每层的神经元数量、激活函数等关键参数。 接着，我们将重点讲解网络训练过程。`train`函数是核心，本书将详细解析其各种训练算法，如`trainlm`（Levenberg-Marquardt）、`trainrp`（Resilient Backpropagation）、`trainscg`（Scaled Conjugate Gradient）等，并分析它们在不同场景下的适用性。读者将学会如何设置训练参数，如最大迭代次数、目标误差、性能指标（如MSE、SSE）等，并理解如何通过`plotperform`、`plotfit`等函数来可视化训练过程和评估模型性能。 对于MLP，我们将通过一个具体的实例，例如手写数字识别（MNIST数据集）或房价预测，演示如何使用MATLAB构建、训练和评估MLP模型。读者将学习如何对数据进行预处理（如归一化、划分训练集/测试集），如何定义网络结构，如何训练网络，以及如何使用`sim`函数进行预测，并分析预测结果。 对于CNN，我们将引导读者学习如何使用MATLAB的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）来构建和训练CNN。我们将以图像分类任务为例，介绍`imageInputLayer`、`convolution2dLayer`、`maxPooling2dLayer`、`fullyConnectedLayer`、`softmaxLayer`和`classificationLayer`等层的配置。读者将学习如何加载图像数据，如何构建CNN模型，如何设置训练参数，以及如何利用`trainNetwork`函数进行训练，并评估分类精度。 对于RNN、LSTM和GRU，本书将介绍如何利用MATLAB的`lstmLayer`、`gruLayer`等函数来构建和训练序列模型。我们将以时间序列预测（如股票价格预测）或文本情感分析为例，演示如何处理序列数据，如何构建RNN/LSTM/GRU模型，以及如何进行训练和预测。 除了上述经典模型，本书还将介绍如何利用MATLAB实现一些高级功能，例如： 模型评估与调优： 讲解如何使用交叉验证（Cross-validation）来评估模型的泛化能力，如何通过网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）来寻找最优的超参数组合。 模型可视化： 介绍如何可视化网络的权重、激活值和感受野，以帮助理解模型的内部工作机制。 实时仿真与部署： 讨论如何将训练好的模型集成到实际的应用程序中，或者进行实时的在线仿真。 自定义层与函数： 为有更高级需求的读者提供指导，了解如何创建自定义的神经网络层或训练函数。 第三部分：案例分析与进阶应用 本部分将通过一系列具有代表性的案例，展示神经网络在不同领域的实际应用，并引导读者进行更深入的探索。 图像识别与处理： 除了手写数字识别，还将深入探讨更复杂的图像识别任务，如人脸识别、物体检测，介绍如何利用更深层次的CNN架构（如AlexNet、VGG、ResNet的原理及其MATLAB实现思路），以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）来加速模型训练和提高性能。 自然语言处理： 将详细介绍RNN、LSTM、GRU在文本分类、机器翻译、语音识别等任务中的应用。读者将学习如何将文本数据转化为模型可处理的向量表示（如Word Embeddings），并理解序列到序列（Seq2Seq）模型的构建。 时间序列预测： 除了股票价格预测，还将涉及更广泛的时间序列预测问题，如天气预报、交通流量预测等，探讨如何利用LSTM、GRU等模型捕捉时间序列的复杂模式。 模式识别与聚类： 介绍如何利用自组织映射（SOM）等神经网络模型进行数据聚类和降维，以及在异常检测等领域的应用。 控制系统与优化： 探讨神经网络在智能控制、机器人路径规划、优化算法等方面的应用，例如利用强化学习（Reinforcement Learning）的思想，结合神经网络来解决复杂的决策问题。 本书的特色： 理论与实践紧密结合： 每一章的理论讲解都配有相应的MATLAB仿真程序设计，确保读者能够学以致用。 循序渐进，由浅入深： 从基础概念到复杂模型，逐步深入，适合不同层次的读者。 代码示例丰富且易于理解： 提供的MATLAB代码经过精心设计，结构清晰，注释详尽，方便读者学习和修改。 涵盖经典与前沿模型： 既包括MLP、CNN、RNN等经典模型，也对GAN、LSTM、GRU等前沿模型进行了介绍。 强调数学原理的直观理解： 通过图示和通俗的语言，帮助读者理解复杂的数学公式和算法背后的逻辑。 注重实际应用： 通过大量的案例分析，展示神经网络在各个领域的强大能力。 本书适合的读者群体： 计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等相关专业的本科生和研究生。 从事机器学习、深度学习、数据科学等领域的研发人员和工程师。 对神经网络技术感兴趣，希望系统学习并掌握其理论与实践的自学者。 需要利用神经网络进行科学研究和工程应用的科研人员。 通过阅读本书，读者将能够建立起对神经网络的深刻理解，掌握使用MATLAB进行神经网络仿真和开发的必备技能，并能将其应用于解决实际问题。本书不仅是一本教材，更是一本激发读者创新思维、引领读者探索人工智能前沿的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，确实在我的学习道路上点亮了一盏明灯。作为一名对人工智能领域充满好奇，但又苦于找不到系统性入门资料的学生，我之前尝试过许多碎片化的学习方式，效果甚微，总感觉像是在云里雾里。直到我翻开这本《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》，我才真正找到了那种“拨开云雾见月明”的感觉。书的结构非常清晰，从最基础的神经元模型讲起，循序渐进地介绍了各种经典的神经网络结构，比如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等，并且在介绍理论的同时，非常巧妙地结合了MATLAB的仿真程序设计。这一点对我来说至关重要，因为我一直认为，纯理论的学习往往显得枯燥乏味，而实际的编程操作则能加深理解，并且能快速检验学习成果。书中的MATLAB代码示例非常详细，注释也足够清晰，即使是之前没有太多MATLAB编程经验的读者，也能根据书中的指导一步一步完成仿真，看到神经网络的实际运行效果。这不仅仅是学习理论知识，更是培养实际动手能力的过程。我尤其欣赏的是，书中并没有将所有的模型都当作黑箱来介绍，而是深入浅出地讲解了模型背后的数学原理和工作机制，让我们知道“为什么”这样设计，而不是仅仅停留在“怎么做”。这种深入的解析，让我对神经网络有了更深层次的认识，也为我未来进一步探索更复杂的模型打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常人性化，尤其是在数学公式的呈现和代码的整合方面，给我的学习体验带来了极大的提升。我曾经阅读过一些关于神经网络的书籍，往往在数学公式部分看得云里雾里，感觉像是在阅读一本天书。然而，在这本书中，作者非常聪明地将抽象的数学概念与直观的图形和MATLAB代码相结合。例如，在介绍激活函数时，作者不仅给出了数学表达式，还配有清晰的函数曲线图，并且紧接着展示了如何在MATLAB中实现该函数。这种多角度的解析，让原本枯燥的数学推导变得生动易懂。更重要的是，书中提供的MATLAB仿真程序，并非那种“拿来即用”的黑盒，而是经过精心设计，允许读者进行修改和实验。我尝试着调整模型的层数、隐藏单元的数量、学习率等超参数，并观察这些变化如何影响模型的收敛速度和最终的预测精度。这个过程让我深刻体会到，理论知识是指导实践的，而实践反过来又能加深对理论的理解。这种良性的互动循环，是我在其他书籍中很少体验到的。这本书让我明白，掌握神经网络不仅仅是理解它的原理，更重要的是能够通过编程将其应用到实际问题中去，解决现实世界的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器学习的理论推导和实际应用之间的鸿沟感到困惑，很多时候，看完厚厚的理论书籍，到了实际动手环节却发现无从下手，或者简单地复制粘贴网上的代码，却不理解其背后的逻辑。这本书的出现，无疑弥补了这一遗憾。它非常务实地将理论知识与MATLAB的编程实践紧密结合，使得学习过程变得生动而富有成效。作者并没有回避神经网络模型中涉及的数学原理，而是以一种易于理解的方式进行阐述，并且重点在于如何将这些原理转化为可执行的MATLAB代码。书中提供的仿真程序设计部分，是我最看重的内容。它不仅仅是简单的代码罗列，而是包含了对模型结构、参数设置、训练过程、性能评估等各个环节的详细说明。通过亲手搭建和运行这些程序，我能够直观地感受到不同模型在处理实际问题时的差异，以及各种参数调整对模型性能的影响。这种“边学边练”的学习方式，极大地提升了我的学习效率和兴趣。此外，书中还穿插了一些实际的应用案例，虽然篇幅有限，但足以展现神经网络在解决现实问题中的强大能力，这极大地激发了我进一步深入研究的动力。对于希望将理论知识转化为实际技能的读者来说，这本书无疑是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的创新之处在于它将理论知识与MATLAB的仿真程序设计进行了高度的融合，创造了一种全新的学习模式。我之前阅读过不少关于神经网络的书籍，大多停留在理论层面，而实际操作部分则需要读者自行摸索，或者参考其他零散的资料，这使得学习过程显得 fragmented 且低效。但是，这本书的出现，彻底改变了我的学习体验。它不仅详细讲解了各种神经网络模型的原理，而且直接提供了完整的MATLAB仿真程序，并对代码的每一个细节都进行了深入的剖析。这意味着，读者可以直接在书中找到理论模型与实际代码之间的桥梁，并且能够通过运行、修改这些程序来加深理解。我尤其喜欢书中的一个特点，就是它在介绍完一个模型后，都会提供相应的MATLAB代码示例，让读者可以立即动手实践。这种“理论-实践-反馈”的学习闭环，极大地提高了我的学习效率和兴趣。我能够直观地看到不同模型在处理相同数据集时的表现差异，也能够通过调整参数来优化模型的性能。这种主动的学习方式，让我真正掌握了神经网络的精髓，并为我未来解决更复杂的工程问题打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初学者，我对神经网络的理解常常停留在表面，对于模型的内部运作机制，以及如何有效地利用MATLAB进行仿真，一直感到困惑。幸运的是，《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》这本书为我提供了绝佳的学习途径。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本实践指南。书中对各种主流神经网络模型的讲解，层次分明，从基础概念到高级应用，都做了详尽的阐述。最让我印象深刻的是，作者并没有回避理论中的复杂性，而是通过通俗易懂的语言和生动的比喻，将深奥的数学原理变得触手可及。而当理论讲解完毕，书本便无缝衔接至MATLAB仿真程序设计部分。我尝试着跟着书中的例子，一行一行地敲下代码，并观察模型的训练过程。这种亲手实践的感觉，远比阅读纯理论书籍来得更加深刻。我能看到误差是如何随着训练的进行而降低，也能看到模型是如何逐渐学习到数据中的规律。这种直观的反馈，让我对神经网络的理解不再是抽象的，而是具体而鲜活的。这本书极大地缩短了我从理论学习到实际应用之间的距离，让我对未来在人工智能领域的发展充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

很实用的入门书，详细，事例很多，方便练习。

评分☆☆☆☆☆

。

评分☆☆☆☆☆

发票没有书目清单，单位不给报销。希望以后图书类发票能有明细！

评分☆☆☆☆☆

这本书 现在差不多看完 看完之后能神经网络能有一个大概的了解

评分☆☆☆☆☆

如果直接图片的话，可以传照片！70页直接就到87页了，刚发现，无语！！怎么能卖这种次品呢？

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

到货也很快，喜欢。。。

评分☆☆☆☆☆

发货挺快！东西看起来不错

评分☆☆☆☆☆

不错，实例丰富，京东的物流也很给力。