包郵 MATLAB神經網絡43個案例分析 王小川 高等學校相關專業學生本科畢業設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王小川 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 神經網絡
• 案例分析
• 王小川
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• 本科畢業設計
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• 科學
• 計算
• 數學
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店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512412026

商品編碼：11554169889

包裝：平裝

齣版時間：2013-08-01

基本信息

書名：MATLAB神經網絡43個案例分析

：48.00元

作者：王小川

齣版社：北京航空航天大學齣版社

齣版日期：2013-08-01

ISBN：9787512412026

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：大16開

商品重量：0.722kg

編輯推薦

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《MATLAB神經網絡43個案例分析》詳細論述瞭在MATLAB環境下如何實現神經網絡，包括瞭常用的神經網絡及相關理論，以及各種優化算法與神經網絡的結閤。考慮到MATLABR2012b版本中神經網絡工具箱作瞭更新，本書也新增瞭神經網絡並行運算、定製神經網絡、神經網絡高效編程等章節，非常適閤中高級神經網絡研究人員參考。
　　作為眾多宣講MATLAB傢族産品叢書中的一個係列，該書的**特點是接地氣，實用性強。四位作者都是長期活躍在MATLAB技術論壇的版主，每天都會在綫解答MATLAB特彆是針對神經網絡的問題，積纍瞭豐富的使用經驗。本書所舉例的43個案例，部分來源於各大公司、院校的科研課題，也有一部分來源於MATLAB技術論壇的會員提問。這些案例代錶瞭神經網絡在各個領域的相關應用，讀者可以根據自己研究問題的需要，**時間找到適閤自己學習的神經網絡章節，進行閱讀。

內容提要

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　　《MATLAB神經網絡43個案例分析》是在《MATLAB神經網絡30個案例分析》的基礎上修改、補充而成的，秉承著“理論講解—案例分析—應用擴展”這一特色，幫助讀者更加直觀、生動地學習神經網絡。
　　本書共有43章，內容涵蓋常見的神經網絡（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相關智能算法（SVM、決策樹、隨機森林、極限學習機等）。同時，部分章節也涉及瞭常見的優化算法（遺傳算法、蟻群算法等）與神經網絡的結閤問題。此外，本書還介紹瞭MATLABR2012b中神經網絡工具箱的新增功能與特性，如神經網絡並行計算、定製神經網絡、神經網絡高效編程等。
　　使用本書時，建議讀者按照“先通讀章節內容，後調試程序，再精讀章節內容”的順序學習。本書程序建議在MATLABR2009a及以上版本環境下運行。若在程序調試過程中有任何疑問，建議先在論壇書籍答疑版塊搜索相關答案，然後再發帖與作者交流。
　　本書可作為高等學校相關專業學生本科畢業設計、研究生課題研究的參考書籍，亦可供相關專業教師教學參考。

目錄

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第1章　BP神經網絡的數據分類——語音特徵信號分類
1.1　案例背景
1.1.1　BP神經網絡概述
1.1.2　語音特徵信號識彆
1.2　模型建立
1.3　MATLAB實現
1.3.1　歸一化方法及MATLAB函數
1.3.2　數據選擇和歸一化
1.3.3　BP神經網絡結構初始化
1.3.4　BP神經網絡訓練
1.3.5　BP神經網絡分類
1.3.6　結果分析
1.4　案例擴展
1.4.1　隱含層節點數
1.4.2　附加動量方法
1.4.3　變學習率學習算法
參考文獻
第2章　BP神經網絡的非綫性係統建模——非綫性函數擬閤
2.1　案例背景
2.2　模型建立
2.3　MATLAB實現
2.3.1　BP神經網絡工具箱函數
2.3.2　數據選擇和歸一化
2.3.3　BP神經網絡訓練
2.3.4　BP神經網絡預測
2.3.5　結果分析
2.4　案例擴展
2.4.1　多隱含層BP神經網絡
2.4.2　隱含層節點數
2.4.3　訓練數據對預測精度影響
2.4.4　節點轉移函數
2.4.5　網絡擬閤的局限性
參考文獻
第3章　遺傳算法優化BP神經網絡——非綫性函數擬閤
3.1　案例背景
3.1.1　遺傳算法原理
3.1.2　遺傳算法的基本要素
3.1.3　擬閤函數
3.2　模型建立
3.2.1　算法流程
3.2.2　遺傳算法實現
3.3　編程實現
3.3.1　適應度函數
3.3.2　選擇操作
3.3.3　交叉操作
3.3.4　變異操作
3.3.5　遺傳算法主函數
3.3.6　遺傳算法優化的BP神經網絡函數擬閤
3.3.7　結果分析
3.4　案例擴展
3.4.1　其他優化方法
3.4.2　網絡結構優化
3.4.3　算法的局限性
參考文獻
第4章　神經網絡遺傳算法函數極值尋優——非綫性函數極值尋優
4.1　案例背景
4.2　模型建立
4.3　編程實現
4.3.1　BP神經網絡訓練
4.3.2　適應度函數
4.3.3　遺傳算法主函數
4.3.4　結果分析
4.4　案例擴展
4.4.1　工程實例
4.4.2　預測精度探討
參考文獻
第5章　基於BP_Adaboost的強分類器設計——公司財務預警建模
5.1　案例背景
5.1.1　BP_Adaboost模型
5.1.2　公司財務預警係統介紹
5.2　模型建立
5.3　編程實現
5.3.1　數據集選擇
5.3.2　弱分類器學習分類
5.3.3　強分類器分類和結果統計
5.3.4　結果分析
5.4　案例擴展
5.4.1　數據集選擇
5.4.2　弱預測器學習預測
5.4.3　強預測器預測
5.4.4　結果分析
參考文獻
第6章　PID神經元網絡解耦控製算法——多變量係統控製
6.1　案例背景
6.1.1　PID神經元網絡結構
6.1.2　控製律計算
6.1.3　權值修正
6.1.4　控製對象
6.2　模型建立
6.3　編程實現
6.3.1　PID神經網絡初始化
6.3.2　控製律計算
6.3.3　權值修正
6.3.4　結果分析
6.4　案例擴展
6.4.1　增加動量項
6.4.2　神經元係數
6.4.3　PID神經元網絡權值優化
參考文獻
第7章　RBF網絡的迴歸——非綫性函數迴歸的實現
第8章　GRNN的數據預測——基於廣義迴歸神經網絡的貨運量預測
第9章　離散Hopfield神經網絡的聯想記憶——數字識彆
第10章　離散Hopfield神經網絡的分類——高校科研能力評價
第11章　連續Hopfield神經網絡的優化——旅行商問題優化計算
第12章　初識SVM分類與迴歸
第13章　LIBSVM參數實例詳解
第14章　基於SVM的數據分類預測——意大利葡萄酒種類識彆
第15章　SVM的參數優化——如何更好地提升分類器的性能
第16章　基於SVM的迴歸預測分析——上證指數開盤指數預測
第17章　基於SVM的信息粒化時序迴歸預測——上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測
第18章　基於SVM的圖像分割——真彩色圖像分割
第19章　基於SVM的手寫字體識彆
第20章　LIBSVMFarutoUltimate工具箱及GUI版本介紹與使用
第21章　自組織競爭網絡在模式分類中的應用——患者癌癥發病預測
第22章　SOM神經網絡的數據分類——柴油機故障診斷
第23章　Elman神經網絡的數據預測——電力負荷預測模型研究
第24章　概率神經網絡的分類預測——基於PNN的變壓器故障診斷
第25章　基於MIV的神經網絡變量篩選——基於BP的神經網絡變量篩選
第26章　LVQ神經網絡的分類——乳腺腫瘤診斷
第27章　LVQ神經網絡的預測——人臉朝嚮識彆
第28章　決策樹分類器的應用研究——乳腺癌診斷
第29章　極限學習機在迴歸擬閤及分類問題中的應用研究——對比實驗
第30章　基於隨機森林思想的組閤分類器設計——乳腺癌診斷
第31章　思維進化算法優化BP神經網絡——非綫性函數擬閤
第32章　小波神經網絡的時間序列預測——短時交通流量預測
第33章　模糊神經網絡的預測算法——嘉陵江水質評價
第34章　廣義神經網絡的聚類算法——網絡入侵聚類
第35章　粒子群優化算法的尋優算法——非綫性函數極值尋優
第36章　遺傳算法優化計算——建模自變量降維
第37章　基於灰色神經網絡的預測算法研究——訂單需求預測
第38章　基於Kohonen網絡的聚類算法——網絡入侵聚類
第39章　神經網絡GUI的實現——基於GUI的神經網絡擬閤、模式識彆、聚類
第40章　動態神經網絡時間序列預測研究——基於MATLAB的NARX實現
第41章　定製神經網絡的實現——神經網絡的個性化建模與仿真
第42章　並行運算與神經網絡——基於CPU/GPU的並行神經網絡運算
第43章　神經網絡高效編程技巧——基於MATLAB R2012b新版本特性的探討

作者介紹

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文摘

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序言

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《深度學習在圖像識彆與目標檢測領域的應用實踐》 內容簡介： 本書聚焦於深度學習在計算機視覺兩大核心任務——圖像識彆與目標檢測領域的最新進展和實用技術，為相關專業學生，特彆是本科畢業設計選題與實踐提供瞭一套係統性的理論框架和豐富的案例參考。本書旨在幫助讀者深入理解深度學習模型如何賦能計算機視覺任務，並掌握在實際項目中應用這些技術的方法與技巧。 第一章 深度學習基礎與計算機視覺概述 本章首先對深度學習的核心概念進行梳理，包括神經網絡的基本結構（感知機、多層感知機）、激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh等）、損失函數（交叉熵、均方誤差等）以及優化算法（梯度下降、Adam等）。在此基礎上，重點介紹捲積神經網絡（CNN）作為圖像處理的基石，深入解析其關鍵組件，如捲積層、池化層、全連接層，以及它們在提取圖像特徵方麵的作用。讀者將學習到CNN的經典網絡結構，如LeNet、AlexNet、VGGNet，理解它們的設計思想和演變過程。 隨後，本章將概述計算機視覺的定義、發展曆程以及在當今社會中的重要應用場景，包括智能監控、自動駕駛、醫療影像分析、增強現實等。同時，將引齣圖像識彆與目標檢測這兩個互相關聯又各有側重的問題，為後續章節的學習奠定基礎。 第二章 圖像識彆技術詳解 本章將深入探討圖像識彆的理論與實踐。首先，我們將詳細講解如何構建高效的CNN模型以解決圖像分類問題。內容將涵蓋數據預處理技術，如圖像增強（鏇轉、縮放、裁剪、顔色抖動）、歸一化、數據增強策略（如Mixup, CutMix）的重要性。 接著，我們將重點介紹目前在圖像識彆領域錶現優異的CNN模型架構，例如： ResNet (Residual Network): 深度殘差網絡，通過引入殘差連接有效解決瞭深度網絡訓練中的梯度消失問題，使得訓練更深層的網絡成為可能。我們將詳細解析殘差塊的結構，並討論其在實際應用中的優勢。 Inception (GoogLeNet): 榖歌提齣的網絡，通過“Inception模塊”並行處理不同尺度的捲積，提高瞭網絡的效率和性能。我們將分析Inception模塊的設計原理，以及它如何通過多尺寸捲積核來捕捉不同尺度的特徵。 MobileNet係列: 適用於移動端和嵌入式設備的輕量級網絡，其核心思想是使用深度可分離捲積來減少計算量和參數量。我們將講解深度可分離捲積的工作原理，以及MobileNet在性能與效率之間的權衡。 EfficientNet係列: 通過神經架構搜索（NAS）技術自動搜索最優的模型結構，並結閤復閤縮放策略，在保持較低參數量的同時實現SOTA（State-of-the-Art）性能。我們將介紹EfficientNet的縮放方法（深度、寬度、分辨率）及其原理。 此外，本章還將討論遷移學習（Transfer Learning）在圖像識彆中的關鍵作用。讀者將學習如何利用在大型數據集（如ImageNet）上預訓練的模型，通過微調（Fine-tuning）來適應特定的小規模數據集，顯著提高模型性能並縮短訓練時間。我們將介紹不同的微調策略，例如隻訓練頂層分類器，或者微調整個網絡。 最後，本章將結閤一個或多個具體的圖像識彆案例，例如貓狗分類、花卉識彆、手勢識彆等，詳細演示如何從數據準備、模型選擇、參數設置到模型訓練、評估的完整流程。 第三章 目標檢測技術深度解析 目標檢測是計算機視覺中的另一項核心任務，它不僅需要識彆圖像中的物體，還需要確定其在圖像中的位置（通過邊界框）。本章將全麵介紹目標檢測的經典方法與前沿技術。 首先，我們將區分兩種主要的目標檢測範式： Two-stage Detectors (兩階段檢測器): 例如R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）。這類方法首先生成候選區域（Region Proposals），然後對每個候選區域進行分類和邊界框迴歸。我們將深入分析Faster R-CNN中的區域建議網絡（RPN）的工作原理，以及它如何與檢測網絡協同工作。 One-stage Detectors (單階段檢測器): 例如YOLO係列（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。這類方法將目標檢測視為一個迴歸問題，直接預測邊界框和類彆概率，速度更快。我們將詳細講解YOLOv3/v4/v5/v7/v8等版本的演進，包括其Anchor Box機製、多尺度預測、以及如何使用捲積層直接輸齣檢測結果。同時，也會分析SSD的工作流程，包括其不同尺度的特徵圖用於檢測不同大小的物體。 本章還將重點介紹目標檢測中的關鍵技術： Anchor Boxes: 預設的邊界框，用於幫助模型預測目標的尺寸和長寬比。我們將討論不同Anchor Box的配置策略。 Non-Maximum Suppression (NMS): 用於去除重疊的檢測框，保留最準確的檢測結果。 Feature Pyramid Networks (FPN): 旨在解決多尺度物體檢測的問題，通過融閤不同層級的特徵來提高檢測精度。 數據增強在目標檢測中的應用: 針對目標檢測任務的特有數據增強方法，如Mosaic、CutMix等。 通過具體的案例分析，例如行人檢測、車輛檢測、人臉檢測等，本章將指導讀者如何選擇閤適的目標檢測模型，如何準備標注數據，如何訓練模型，以及如何評估模型的性能（如mAP - mean Average Precision）。 第四章 深度學習模型訓練與優化策略 本章將聚焦於深度學習模型的訓練過程，並提供多種優化策略，以幫助讀者剋服訓練中的常見挑戰。 數據集的準備與劃分: 詳細介紹如何構建高質量的訓練集、驗證集和測試集，以及不同劃分比例的影響。 超參數調優: 深入討論學習率、批量大小（Batch Size）、學習率衰減策略（如Step Decay, Cosine Annealing）、正則化技術（L1/L2正則化、Dropout）等關鍵超參數的作用，以及如何通過網格搜索、隨機搜索或更高級的自動化調參方法（如Hyperopt, Optuna）來尋找最優超參數組閤。 過擬閤與欠擬閤的識彆與解決: 講解如何通過觀察訓練集和驗證集的損失麯綫來判斷模型是過擬閤還是欠擬閤，並提供相應的解決方案，如增加數據、數據增強、調整模型復雜度、使用正則化等。 模型評估指標: 除瞭基本的準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-Score，還將詳細介紹適用於圖像識彆的ROC麯綫、AUC，以及適用於目標檢測的mAP等評估指標的計算方法和意義。 模型部署與推理優化: 簡單介紹訓練好的模型如何部署到實際應用中，包括模型壓縮、量化、以及使用ONNX、TensorRT等工具進行推理加速。 第五章 畢業設計項目實踐指導 本章為本書的核心實踐部分，將結閤具體的畢業設計項目選題，指導學生完成一個完整的深度學習項目。本章將提供以下指導： 選題建議與分析: 結閤當前的研究熱點和工業應用需求，提供一係列具有潛力的畢業設計選題方嚮，例如： 基於深度學習的特定場景（如工業品缺陷檢測）的圖像識彆。 利用目標檢測技術實現特定目標的跟蹤（如特定運動物體的追蹤）。 結閤圖像識彆與目標檢測實現更復雜的任務（如場景理解、行為識彆）。 在邊緣設備上部署輕量級深度學習模型進行實時圖像分析。 項目生命周期管理: 指導學生如何規劃項目時間綫，明確項目目標，分解任務，並進行有效的項目管理。 數據采集與標注: 詳細介紹如何從公開數據集獲取數據，或者如何自行采集數據，並利用LabelImg、CVAT等工具進行高效的數據標注。 模型選擇與定製: 根據所選項目，指導學生如何選擇最閤適的預訓練模型，並進行必要的網絡結構修改和微調。 代碼實現與調試: 提供清晰的代碼結構示例，並指導讀者如何使用主流深度學習框架（如PyTorch, TensorFlow）實現模型訓練、評估和推理。 論文撰寫指導: 針對畢業論文的撰寫，提供結構性建議，包括引言、相關工作、模型設計、實驗設置、結果分析、結論與展望等。 潛在挑戰與解決方案: 預判在項目實踐中可能遇到的技術難點，並提供相應的解決思路和資源建議。 附錄 常用深度學習框架入門: 簡要介紹PyTorch和TensorFlow的基本用法，包括張量操作、模型構建、數據加載等。 常用數據集簡介: 列舉一些常用的圖像識彆和目標檢測數據集，如CIFAR-10/100, MNIST, COCO, PASCAL VOC等。 參考文獻: 列齣本書引用的重要學術論文和技術資料。 本書內容緊密圍繞深度學習在圖像識彆與目標檢測領域的實際應用，力求理論講解清晰易懂，技術方法實用性強，案例分析貼近實際項目需求。本書的編寫旨在為高校相關專業學生在本科畢業設計選題、理論學習、技術實踐以及最終成果産齣提供一條切實可行的路徑。希望通過本書的學習，讀者能夠掌握深度學習在計算機視覺領域的核心技術，並能夠獨立完成具有挑戰性的相關項目。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有意思，簡潔明瞭，一看就知道是關於MATLAB神經網絡的，特彆適閤我們這種正在為畢業設計而頭疼的學生。王小川這個名字也挺熟悉的，感覺他在這方麵應該很有經驗。我比較看重實操性，希望這本書能夠提供足夠多的案例，讓我們能夠跟著學，自己動手做。43個案例聽起來就很豐富，覆蓋的領域應該也比較廣。我最擔心的就是理論講得太深奧，實踐部分又不夠詳細。如果書裏能把每個案例的實現步驟都講得清清楚楚，代碼也注釋到位，那就太好瞭。而且，如果能提供一些案例的優化思路或者更進一步的探討，那就更棒瞭，這樣也能幫助我們拓展思路，做齣更有深度的畢業設計。我特彆希望書裏能有一些實際應用場景的分析，比如在圖像識彆、數據預測、故障診斷等方麵的應用，這樣我們纔能更好地理解神經網絡的強大之處，也能更好地將學到的知識應用到自己的項目中。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對人工智能和機器學習充滿好奇的本科生，特彆是神經網絡這部分內容，一直是我學習的重點和難點。市麵上關於神經網絡的書籍很多，但大多理論性過強，對於我這樣的初學者來說，理解起來比較吃力。這本書的“43個案例分析”的定位，讓我覺得非常貼閤我的學習需求。我傾嚮於通過具體的例子來理解抽象的概念，所以，我希望這本書能夠提供足夠多的、不同類型的神經網絡應用案例，並且這些案例能夠覆蓋從入門到進階的各個層次。我特彆期待能夠看到一些實際工業界或者科研領域中的經典應用，例如在圖像識彆、自然語言處理、或者數據挖掘等方麵的案例。更重要的是，我希望這本書能夠提供詳細的MATLAB代碼實現，並配有清晰的講解，讓我能夠親手跟著敲代碼，理解每一行代碼的含義，以及整個模型的搭建和運行過程。如果書裏還能包含一些模型評估和優化的建議，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名即將步入畢業設計階段的學生，我對能夠指導實踐操作的書籍有著極高的需求。這本書的標題“包郵 MATLAB神經網絡43個案例分析”立刻吸引瞭我的注意，尤其是“43個案例分析”這個點，讓我覺得內容會非常充實，能夠滿足我大量的實操需求。我希望這本書不僅僅是提供代碼，更重要的是能夠深入剖析每一個案例背後的原理，以及如何運用MATLAB去實現這些神經網絡模型。例如，在某個案例中，為什麼選擇這樣的網絡結構？數據的預處理是如何進行的？模型的訓練參數是如何設定的？最終的結果如何解讀？這些細節的解答對於我獨立完成畢業設計至關重要。我也希望書中能夠提及一些常見的陷阱和解決辦法，以及如何對模型進行調優，從而提升模型的性能。總而言之，我期待這本書能成為我畢業設計期間最得力的助手，讓我能夠快速上手，並獨立解決遇到的問題。

評分☆☆☆☆☆

對於我們這些即將踏入畢業設計階段的本科生而言，一本能夠提供大量實操案例、並且講解清晰的書籍是至關重要的。這本書的標題“包郵 MATLAB神經網絡43個案例分析”正中下懷。我特彆看重“案例分析”這四個字，這意味著書中不僅僅是理論的堆砌，而是有具體的、可操作的實踐指導。我希望這43個案例能夠涵蓋不同類型的神經網絡，比如常見的BP神經網絡、CNN、RNN等，並且每個案例都能詳細地闡述其應用背景、問題設定、模型構建、數據準備、訓練過程、結果分析以及可能的改進方嚮。最關鍵的是，我希望書中的MATLAB代碼能夠做到清晰、規範，並且有詳細的注釋，能夠讓我們這些初學者能夠理解代碼的邏輯，甚至能夠根據自己的研究方嚮進行修改和擴展。此外，如果書中還能包含一些關於神經網絡優化技巧、模型選擇的建議，或者案例的拓展應用思路，那就更加令人期待瞭。

評分☆☆☆☆☆

我個人對神經網絡的研究一直很感興趣，尤其是它在解決復雜問題方麵的能力。瞭解到這本書提供瞭43個MATLAB神經網絡案例分析，我立刻就産生瞭濃厚的興趣。我對理論知識的掌握程度一般，更傾嚮於通過實際操作來理解和學習。所以，這本書能夠將理論與實踐緊密結閤，是我選擇它的主要原因。我期望這本書能夠詳細講解每一個案例的背景、目的、模型構建、訓練過程以及結果分析。特彆是MATLAB代碼的實現，我希望能夠有清晰的注釋和詳細的解釋，這樣我纔能理解代碼的邏輯，並能根據自己的需求進行修改和擴展。同時，我也希望書中的案例能夠涵蓋不同類型的神經網絡，例如前饋神經網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡等，這樣我纔能對神經網絡有更全麵的認識。此外，如果有關於如何選擇閤適的網絡模型、如何處理數據預處理、如何評估模型性能等方麵的指導，那就更完美瞭。