MATLAB神经网络仿真与应用（张德丰）源代码

来源：互联网   发布日期：2011-09-07 13:37:05   浏览：7548次  

张德丰 (2010). "MATLAB神经网络应用设计."
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前言
第1章 神经网络概述 1
1.1 神经网络的基本概念 1
1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1
1.1.2 人工神经元模型 1
1.1.3 神经网络的结构及工作方式 3
1.1.4 神经网络的学习 4
1.2 神经网络的发展和应用 7
1.2.1 神经网络的发展 7
1.2.2 神经网络的研究内容 8
1.2.3 神经网络的应用 8
1.3 神经网络的特点 8
1.4 MATLAB语言及入门 9
1.4.1 MATLAB概述 9
1.4.2 MATLAB语言特点 11
1.4.3 MATLAB快速入门 12
1.5 神经网络工具箱 23
第2章 感知神经网络 24
2.1 单层感知器 24
2.1.1 感知器模型 24
2.1.2 感知器的功能 25
2.1.3 感知器的局限性 27
2.1.4 感知器的学习算法 27
2.1.5 单层感知器的MATLAB实现 29
2.2 多层感知器 35
2.3 感知器神经网络的学习和训练 36
2.3.1 学习规则 36
2.3.2 网络训练 37
2.4 基于BP算法的多层感知器设计基础 39
2.4.1 网络信息容量与训练样本基础 39
2.4.2 训练样本集的设计 40
2.4.3 初始权值的设计 43
2.4.4 多层感知器的结构设计 44
2.4.5 网络训练与测试 45
2.5 感知器设计实例 46
2.5.1 二输入感知器分类问题 46
2.5.2 输入奇异样本对网络训练的影响 47
2.5.3 线性不可分输入量 48
第3章 自组织竞争神经网络 50
3.1 竞争学习的概念与原理 50
3.1.1 基本概念 50
3.1.2 竞争学习原理 52
3.2 自组织神经网络模型 54
3.2.1 自组织特征映射神经网络结构 55
3.2.2 自组织特征映射网络学习算法 55
3.3 自组织竞争网络的神经网络工具箱函数 56
3.3.1 神经网络创建函数 57
3.3.2 显示函数 58
3.3.3 变换函数 58
3.3.4 传递函数 60
3.3.5 距离函数 61
3.3.6 初始化函数 64
3.3.7 权值函数 64
3.3.8 学习函数 65
3.3.9 结构函数 66
3.4 实例分析 71
3.4.1 自组织竞争网络在模式分类中的应用 71
3.4.2 一维自组织特征映射网络设计 73
3.4.3 二维自组织特征映射网络设计 75
3.4.4 LVQ模式分类网络设计 77
3.5 自适应共振理论网络 79
3.5.1 ART I型网络 80
3.5.2 ART II型网络 87
第4章 BP神经网络 92
4.1 BP网络模型结构 92
4.1.1 神经元模型 92
4.1.2 前馈型神经网络结构 93
4.2 BP神经网络构建与算法 94
4.2.1 BP神经网络构建 94
4.2.2 BP网络的学习算法 95
4.3 BP网络的神经网络工具箱函数 98
4.3.1 BP网络创建函数 99
4.3.2 神经元上的传递函数 100
4.3.3 BP网络学习函数 10

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