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张德丰 著 / 机械工业出版社 / 2009-01 / 平装
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MATLAB神经网络应用设计
本书利用目前国际上流行的MATLAB环境,结合神经网络工具箱,在深入浅出地介绍人工神经网络中的各种典型网络以及训练过程的基础上,利用MATLAB工具箱进行神经网络的设计与应用。本书给出了各种神经网络在不同应用时的网络性能分析与直观的图形结果,使读者更加透彻地了解各种神经网络的性能及其优缺点,从而达到正确、合理和充分应用神经网络的目的。
本书可作为计算机、电子学、信息科学、通信、控制等专业的本科生、研究生教材,也可作为其他专业科技人员学习神经网络或MATLAB及其神经网络工具箱的参考用书。
前言第1章神经网络概述11.1神经网络的基本概念11.1.1生物神经元的结构与功能特点11.1.2人工神经元模型11.1.3神经网络的结构及工作方式31.1.4神经网络的学习41.2神经网络的发展和应用71.2.1神经网络的发展71.2.2神经网络的研究内容81.2.3神经网络的应用81.3神经网络的特点81.4MATLAB语言及入门91.4.1MATLAB概述91.4.2MATLAB语言特点111.4.3MATLAB快速入门121.5神经网络工具箱23第2章感知神经网络242.1单层感知器242.1.1感知器模型242.1.2感知器的功能252.1.3感知器的局限性272.1.4感知器的学习算法272.1.5单层感知器的MATLAB实现292.2多层感知器352.3感知器神经网络的学习和训练362.3.1学习规则362.3.2网络训练372.4基于BP算法的多层感知器设计基础392.4.1网络信息容量与训练样本基础392.4.2训练样本集的设计402.4.3初始权值的设计432.4.4多层感知器的结构设计442.4.5网络训练与测试452.5感知器设计实例462.5.1二输入感知器分类问题462.5.2输入奇异样本对网络训练的影响472.5.3线性不可分输入量48第3章自组织竞争神经网络503.1竞争学习的概念与原理503.1.1基本概念503.1.2竞争学习原理523.2自组织神经网络模型543.2.1自组织特征映射神经网络结构553.2.2自组织特征映射网络学习算法553.3自组织竞争网络的神经网络工具箱函数563.3.1神经网络创建函数573.3.2显示函数583.3.3变换函数583.3.4传递函数603.3.5距离函数613.3.6初始化函数643.3.7权值函数643.3.8学习函数653.3.9结构函数663.4实例分析713.4.1自组织竞争网络在模式分类中的应用713.4.2一维自组织特征映射网络设计733.4.3二维自组织特征映射网络设计753.4.4LVQ模式分类网络设计773.5自适应共振理论网络793.5.1ARTI型网络803.5.2ARTII型网络87第4章BP神经网络924.1BP网络模型结构924.1.1神经元模型924.1.2前馈型神经网络结构934.2BP神经网络构建与算法944.2.1BP神经网络构建944.2.2BP网络的学习算法954.3BP网络的神经网络工具箱函数984.3.1BP网络创建函数994.3.2神经元上的传递函数1004.3.3BP网络学习函数1034.3.4BP网络训练函数1044.3.5性能函数1064.3.6显示函数1074.4BP网络的局限性1124.5BP网络的应用实例分析1134.5.1函数逼近1134.5.2模式识别119第5章线性神经网络1295.1线性神经网络构建1295.1.1生成线性神经元1295.1.2线性神经元系统设计1305.1.3线性滤波器1315.2线性神经网络学习算法1325.2.1线性神经元网络模型1325.2.2线性神经网络的学习算法1335.3线性网络的神经网络工具箱函数1345.3.1线性网络创建及设计函数1345.3.2学习函数1355.3.3传输及均方误差函数1395.4线性网络的局限性1405.4.1不定系统1405.4.2超定系统1435.4.3线性相关向量1455.4.4学习速率过大1465.5线性神经网络应用实例分析1485.5.1线性系统辨识1485.5.2应用线性网络进行预测1505.5.3自适应预测1525.5.4自适应系统辨识154第6章径向基函数神经网络1576.1径向基函数神经网络模型与学习算法1576.1.1RBF神经网络模型1576.1.2RBF网络的学习算法1586.2径向基网络的神经网络函数1596.2.1神经网络的创建函数1606.2.2转换函数1626.2.3传递函数1626.3基于径向基函数技术的函数逼近与内插1636.3.1插值问题描述1636.3.2径向基函数技术解决插值问题1636.3.3完全内插存在的问题1656.4概率神经网络1666.4.1PNN网络结构1666.4.2PNN网络的工作原理1676.4.3概率神经网络的设计1676.5正则化理论与正则化RBF网络1686.5.1正则化理论1686.5.2正则化RBF网络1706.6模式可分性观点与广义的RBF网络1716.6.1模式的可分性1716.6.2广义RBF网络1726.7径向基函数的网络应用实例1736.7.1函数逼近1736.7.2散布常数对径向基函数网络设计的影响1756.7.3应用PNN进行变量分类1776.7.4应用GRNN进行函数逼近179第7章反馈神经网络及MATLAB实现1827.1Hopfield神经网络及MATLAB实现1827.1.1离散型Hopfield神经网络1827.1.2连续型Hopfield神经网络1877.1.3Hopfield网络的MATLAB开发1897.2Elman神经网络及应用1917.2.1Elman神经网络结构1917.2.2Elman神经网络的学习过程1927.2.3Elman神经网络的工程应用1927.2.4基于Elman网络的空调负荷预测1967.3双向联想记忆神经网络1987.3.1BAM网络结构与原理1997.3.2能量函数与稳定性分析1997.3.3BAM网的权值设计2007.3.4BAM网的应用2017.4反馈网络应用实例分析2027.4.1Hopfield网络的不稳定性2027.4.2三神经元的Hopfield神经网络设计2047.4.3应用CHNN网解决优化计算问题2067.5Boltzmann机网络及仿真2097.5.1BM网络的基本结构2097.5.2BM模型的工作规则和学习规则2097.5.3BM网络的MATLAB仿真212第8章神经网络预测与控制2148.1电力系统负荷预报的MATLAB实现2148.1.1问题描述2148.1.2输入/输出向量设计2158.1.3BP网络设计2168.1.4网络训练2168.2地震预报的MATLAB实现2188.2.1概述2198.2.2BP网络设计2208.2.3BP网络训练与测试2208.2.4地震预测的竞争网络模型2248.3交通运输能力预测的MATLAB实现2268.3.1背景概述2278.3.2网络创建与训练2278.3.3结论与分析2318.4河道浅滩演变预测的MATLAB实现2338.4.1基于BP网络的演变预测2338.4.2基于RBF网络的演变预测2398.5农作物虫情预测的MATLAB实现2398.5.1基于神经网络的虫情预测原理2408.5.2BP网络设计2418.6用水测量的MATLAB实现2438.6.1问题概述2448.6.2RBF网络设计2448.7神经网络模型预测控制2468.7.1系统辨识2468.7.2预测控制2478.7.3神经网络模型预测控制器实例分析2478.8NARMA?L2(反馈线性化)控制2528.8.1NARMA?L2模型辨识2528.8.2NARMA?L2控制器2538.8.3NARMA?L2控制器实例分析254第9章神经网络优化及故障诊断2599.1BP网络学习算法的改进2599.1.1消除样本输入顺序影响的改进算法2599.1.2附加动量的改进算法2609.1.3采用自适应调整参数的改进算法2609.1.4使用弹性方法的改进算法2619.1.5基于共轭梯度法的改进算法2619.1.6基于Levenberg-Marquardt法的改进算法2619.2基于遗传算法的神经网络优化方法2629.2.1概述2629.2.2遗传算法简介2639.2.3遗传算法工具箱2649.2.4用遗传算法优化神经网络权值的学习过程2659.3小波神经网络2669.3.1概述2669.3.2小波神经网络参数调整算法2679.3.3小波神经网络的MATLAB函数2709.4神经网络与故障模式识别2709.4.1常用的模式识别方法2719.4.2神经网络在故障模式识别中的应用2719.5基于概率神经网络的故障诊断2739.5.1概述2739.5.2基于PNN的故障诊断2739.5.3结论2759.6基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2769.6.1工程描述2769.6.2输入和目标向量设计2779.6.3BP网络设计2779.6.4Elman网络设计2809.7基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2829.7.1问题描述2829.7.2涡轮增压系统的故障诊断2829.7.3网络设计284第10章图形用户界面设计28810.1事件处理28810.2回调函数28910.2.1中断回调规则29110.2.2回调函数原形29110.3回调处理29310.3.1递归函数调用29310.3.2M文件调用29510.3.3函数句柄调用29710.4网络的创建29810.4.1设置输入和期望输出29810.4.2网络生成30010.5网络训练与仿真30210.5.1网络训练30210.5.2网络仿真30210.6GUI的数据处理30310.6.1GUI导出数据到MATLAB工作空间30410.6.2GUI的数据清除30510.6.3GUI从MATLAB工作空间导入数据30510.6.4GUI数据文件的存取30710.7M文件编程设计30910.7.1界面设计30910.7.2函数回调316参考文献320
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图2
图3
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开播时间:09月02日 10:30