神經網絡模型及其MATLAB仿真程序設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

周開利，康耀紅 著

圖書標籤:

• 神經網絡
• MATLAB
• 模型
• 仿真
• 深度學習
• 模式識彆
• 人工智能
• 算法
• 數值計算
• 工程應用

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302108290

版次：1

商品編碼：10078618

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2005-07-01

用紙：膠版紙

頁數：254

字數：397000

編輯推薦

　　《神經網絡模型及其MATLAB仿真程序設計》緊密結閤MATLAB神經網絡工具箱中的神經網絡模型，詳細闡述瞭各種模型的結構、原理和有關算法，以及MATLAB中神經網絡對象及對象屬性，以實例說明瞭各種神經網絡模型的MATLAB仿真程序設計方法，並提供瞭MATLAB 6.5 NNET 4.O.2神經網絡工具箱函數詳解，希望能為廣大讀者進行神經網絡設計與仿真提供強有力的支持與幫助。

內容簡介

　　《神經網絡模型及其MATLAB仿真程序設計》重點介紹瞭MATLAB 6.5神經網絡工具箱中各種神經網絡模型及基本理論，以及各種神經網絡模型的MATLAB仿真程序設計方法，提供瞭MATLAB 6.5中170餘種神經網絡工具箱函數詳解，對圖形用戶界麵、SIMULINK和自定義神經網絡等內容也進行瞭簡介。《神經網絡模型及其MATLAB仿真程序設計》可作為從事神經網絡研究和應用的教師、研究生、高年級本科生和科研人員的參考書。

目錄

第1章 緒論
1.1 從生物神經網絡到人工神經網絡
1.2 人工神經網絡的發展史
1.3 人工神經網絡的應用
1.4 生物神經元
1.5 人工神經元模型
1.6 神經網絡的結構
1.7 神經網絡的特點
1.8 神經網絡的學習方式
第2章 MATLAB神經網絡工具箱中的神經網絡模型
2.1 MATLAB工具箱的神經元模型
2.2 MATLAB工具箱中的神經網絡結構
2.3 MATLAB神經網絡工具箱中的網絡對象及其屬性
2.3.1 網絡對象屬性
2.3.2 子對象屬性
第3章 感知器
3.1 感知器神經元及感知器神經網絡模型
3.2 感知器的學習
3.3 感知器的局限性
3.4 單層感知器神經網絡的MATLAB仿真程序設計
3.5 多層感知器神經網絡及其MATLAB仿真
3.6 感知器應用於綫性分類問題的進一步討論
第4章 綫性神經網絡
4.1 綫性神經網絡模型
4.2 綫性神經網絡的學習
4.3 綫性神經網絡的MATLAB仿真程序設計
4.3.1 綫性神經網絡設計的基本方法
4.3.2 綫性神經網絡的設計例程
第5章 BP網絡
5.1 BP神經元及BP網絡模型
5.2 BP網絡的學習
5.2.1 BP網絡學習算法
5.2.2 BP網絡學習算法的比較
5.3 BP網絡泛化能力的提高
5.4 BP網絡的局限性
5.5 BP網絡的MATLAB仿真程序設計
5.5.1 BP網絡設計的基本方法
5.5.2 BP網絡應用實例
第6章 徑嚮基網絡
6.1 徑嚮基網絡模型
6.2 徑嚮基網絡的創建與學習過程
6.3 其他徑嚮基神經網絡
6.4 徑嚮基網絡的MATLAB仿真程序設計
第7章 競爭型神經網絡
7.1 競爭型神經網絡模型
7.2 競爭型神經網絡的學習
7.3 競爭型神經網絡存在的問題
7.4 競爭型神經網絡的MATLAB仿真程序設計
第8章 自組織神經網絡
8.1 自組織特徵映射神經網絡模型
8.2 自組織特徵映射神經網絡的學習
8.3 學習嚮量量化神經網絡模型
8.4 學習嚮量量化神經網絡的學習
8.5 LVQ1學習算法的改進
8.6 LVQ神經網絡的MATLAB仿真程序設計
第9章 反饋型神經網絡
9.1 Elman神經網絡
9.2 Hopfield神經網絡
9.3 反饋神經網絡的MATLAB仿真程序設計
第10章 圖形用戶界麵
10.1 圖形用戶界麵簡介
10.2 圖形用戶界麵應用示例
10.3 圖形用戶界麵的其他操作
第11章 Simulink
11.1 Simulink神經網絡仿真模型庫簡介
11.2 Simulink應用示例
第12章 自定義網絡
12.1 自定義神經網絡
12.1.1 自定義神經網絡的創建
12.1.2 自定義神經網絡的初始化、訓練與仿真
12.2 自定義函數
附錄A 神經網絡工具箱函數
參考文獻

前言/序言

《神經網絡模型及其MATLAB仿真程序設計》 本書旨在為讀者提供一套全麵且實用的神經網絡模型理論與MATLAB實踐指南，深入剖析各類經典與前沿的神經網絡結構，並結閤MATLAB強大的仿真能力，引導讀者從理論理解到實際應用的全過程。本書力求語言通俗易懂，公式推導嚴謹，代碼實現清晰，旨在幫助不同背景的讀者——無論是初學者還是有一定基礎的研究者，都能快速掌握神經網絡的核心概念，並能獨立設計、實現和優化相關的仿真程序。 第一部分：神經網絡基礎理論 本部分將從最基礎的概念齣發，為讀者構建紮實的理論基石。我們將首先介紹人工神經網絡（ANN）的基本構成單元——神經元（Neuron），詳述其激活函數（Activation Function）的作用、種類及其對模型性能的影響。通過對Sigmoid、Tanh、ReLU等典型激活函數的解析，讀者將理解它們在引入非綫性、解決梯度消失等問題上的關鍵作用。 隨後，我們將深入講解多層感知機（MLP），這是最基礎也是應用最廣泛的前饋神經網絡。本書將詳細闡述MLP的層次結構，包括輸入層、隱藏層和輸齣層，以及層與層之間神經元的連接方式。通過直觀的圖示和嚴謹的數學推導，讀者將理解MLP如何通過多層非綫性變換來學習和逼近復雜的輸入-輸齣關係。 在MLP的學習過程中，誤差反嚮傳播算法（Backpropagation Algorithm）是核心。本書將花費大量篇幅對其進行詳細講解，從梯度下降（Gradient Descent）的基本原理齣發，逐步推導齣誤差反嚮傳播的數學公式。我們將分析其計算流程，包括前嚮傳播計算輸齣和損失，然後反嚮傳播計算梯度，並根據梯度更新權重和偏置。同時，我們也將討論學習率（Learning Rate）的重要性及其對收斂速度和模型精度的影響，並介紹動量（Momentum）、Adam等優化算法，以幫助讀者更有效地訓練模型。 除瞭MLP，本書還將介紹其他重要的神經網絡模型。捲積神經網絡（CNN）作為處理圖像數據的強大工具，其核心的捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）和全連接層（Fully Connected Layer）的原理將被深入剖析。讀者將理解捲積核（Kernel）如何提取圖像的局部特徵，池化層如何進行降維和提高模型的魯棒性，以及CNN如何構建深層的特徵提取器。 循環神經網絡（RNN）及其變種，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），將是處理序列數據的關鍵。本書將詳細介紹RNN的循環連接結構，使其能夠記憶先前的信息，並應用於自然語言處理、時間序列預測等領域。對於LSTM和GRU，我們將重點講解其門控機製（如遺忘門、輸入門、輸齣門），解釋它們如何有效地解決傳統RNN的梯度消失和梯度爆炸問題，從而捕捉長距離的依賴關係。 此外，我們還將簡要介紹一些更具前瞻性的模型，例如生成對抗網絡（GAN）的基本思想，以及自編碼器（Autoencoder）的結構與應用，為讀者打開更廣闊的視野。 第二部分：MATLAB神經網絡工具箱與仿真程序設計 本部分將聚焦於如何利用MATLAB強大的神經網絡工具箱（Neural Network Toolbox）來實現和仿真各類神經網絡模型。我們將循序漸進地介紹工具箱的核心函數和編程接口，使讀者能夠快速上手，將理論知識轉化為實際的編程實踐。 首先，本書將詳細介紹MATLAB神經網絡工具箱的基本架構和常用函數。我們將從如何創建神經網絡對象開始，講解`feedforwardnet`、`patternnet`、`cascadeforwardnet`等函數的使用。讀者將學習如何配置網絡的層數、每層的神經元數量、激活函數等關鍵參數。 接著，我們將重點講解網絡訓練過程。`train`函數是核心，本書將詳細解析其各種訓練算法，如`trainlm`（Levenberg-Marquardt）、`trainrp`（Resilient Backpropagation）、`trainscg`（Scaled Conjugate Gradient）等，並分析它們在不同場景下的適用性。讀者將學會如何設置訓練參數，如最大迭代次數、目標誤差、性能指標（如MSE、SSE）等，並理解如何通過`plotperform`、`plotfit`等函數來可視化訓練過程和評估模型性能。 對於MLP，我們將通過一個具體的實例，例如手寫數字識彆（MNIST數據集）或房價預測，演示如何使用MATLAB構建、訓練和評估MLP模型。讀者將學習如何對數據進行預處理（如歸一化、劃分訓練集/測試集），如何定義網絡結構，如何訓練網絡，以及如何使用`sim`函數進行預測，並分析預測結果。 對於CNN，我們將引導讀者學習如何使用MATLAB的深度學習工具箱（Deep Learning Toolbox）來構建和訓練CNN。我們將以圖像分類任務為例，介紹`imageInputLayer`、`convolution2dLayer`、`maxPooling2dLayer`、`fullyConnectedLayer`、`softmaxLayer`和`classificationLayer`等層的配置。讀者將學習如何加載圖像數據，如何構建CNN模型，如何設置訓練參數，以及如何利用`trainNetwork`函數進行訓練，並評估分類精度。 對於RNN、LSTM和GRU，本書將介紹如何利用MATLAB的`lstmLayer`、`gruLayer`等函數來構建和訓練序列模型。我們將以時間序列預測（如股票價格預測）或文本情感分析為例，演示如何處理序列數據，如何構建RNN/LSTM/GRU模型，以及如何進行訓練和預測。 除瞭上述經典模型，本書還將介紹如何利用MATLAB實現一些高級功能，例如： 模型評估與調優： 講解如何使用交叉驗證（Cross-validation）來評估模型的泛化能力，如何通過網格搜索（Grid Search）或隨機搜索（Random Search）來尋找最優的超參數組閤。 模型可視化： 介紹如何可視化網絡的權重、激活值和感受野，以幫助理解模型的內部工作機製。 實時仿真與部署： 討論如何將訓練好的模型集成到實際的應用程序中，或者進行實時的在綫仿真。 自定義層與函數： 為有更高級需求的讀者提供指導，瞭解如何創建自定義的神經網絡層或訓練函數。 第三部分：案例分析與進階應用 本部分將通過一係列具有代錶性的案例，展示神經網絡在不同領域的實際應用，並引導讀者進行更深入的探索。 圖像識彆與處理： 除瞭手寫數字識彆，還將深入探討更復雜的圖像識彆任務，如人臉識彆、物體檢測，介紹如何利用更深層次的CNN架構（如AlexNet、VGG、ResNet的原理及其MATLAB實現思路），以及如何利用遷移學習（Transfer Learning）來加速模型訓練和提高性能。 自然語言處理： 將詳細介紹RNN、LSTM、GRU在文本分類、機器翻譯、語音識彆等任務中的應用。讀者將學習如何將文本數據轉化為模型可處理的嚮量錶示（如Word Embeddings），並理解序列到序列（Seq2Seq）模型的構建。 時間序列預測： 除瞭股票價格預測，還將涉及更廣泛的時間序列預測問題，如天氣預報、交通流量預測等，探討如何利用LSTM、GRU等模型捕捉時間序列的復雜模式。 模式識彆與聚類： 介紹如何利用自組織映射（SOM）等神經網絡模型進行數據聚類和降維，以及在異常檢測等領域的應用。 控製係統與優化： 探討神經網絡在智能控製、機器人路徑規劃、優化算法等方麵的應用，例如利用強化學習（Reinforcement Learning）的思想，結閤神經網絡來解決復雜的決策問題。 本書的特色： 理論與實踐緊密結閤： 每一章的理論講解都配有相應的MATLAB仿真程序設計，確保讀者能夠學以緻用。 循序漸進，由淺入深： 從基礎概念到復雜模型，逐步深入，適閤不同層次的讀者。 代碼示例豐富且易於理解： 提供的MATLAB代碼經過精心設計，結構清晰，注釋詳盡，方便讀者學習和修改。 涵蓋經典與前沿模型： 既包括MLP、CNN、RNN等經典模型，也對GAN、LSTM、GRU等前沿模型進行瞭介紹。 強調數學原理的直觀理解： 通過圖示和通俗的語言，幫助讀者理解復雜的數學公式和算法背後的邏輯。 注重實際應用： 通過大量的案例分析，展示神經網絡在各個領域的強大能力。 本書適閤的讀者群體： 計算機科學、電子工程、自動化、人工智能等相關專業的本科生和研究生。 從事機器學習、深度學習、數據科學等領域的研發人員和工程師。 對神經網絡技術感興趣，希望係統學習並掌握其理論與實踐的自學者。 需要利用神經網絡進行科學研究和工程應用的科研人員。 通過閱讀本書，讀者將能夠建立起對神經網絡的深刻理解，掌握使用MATLAB進行神經網絡仿真和開發的必備技能，並能將其應用於解決實際問題。本書不僅是一本教材，更是一本激發讀者創新思維、引領讀者探索人工智能前沿的指南。

評分☆☆☆☆☆

我一直對機器學習的理論推導和實際應用之間的鴻溝感到睏惑，很多時候，看完厚厚的理論書籍，到瞭實際動手環節卻發現無從下手，或者簡單地復製粘貼網上的代碼，卻不理解其背後的邏輯。這本書的齣現，無疑彌補瞭這一遺憾。它非常務實地將理論知識與MATLAB的編程實踐緊密結閤，使得學習過程變得生動而富有成效。作者並沒有迴避神經網絡模型中涉及的數學原理，而是以一種易於理解的方式進行闡述，並且重點在於如何將這些原理轉化為可執行的MATLAB代碼。書中提供的仿真程序設計部分，是我最看重的內容。它不僅僅是簡單的代碼羅列，而是包含瞭對模型結構、參數設置、訓練過程、性能評估等各個環節的詳細說明。通過親手搭建和運行這些程序，我能夠直觀地感受到不同模型在處理實際問題時的差異，以及各種參數調整對模型性能的影響。這種“邊學邊練”的學習方式，極大地提升瞭我的學習效率和興趣。此外，書中還穿插瞭一些實際的應用案例，雖然篇幅有限，但足以展現神經網絡在解決現實問題中的強大能力，這極大地激發瞭我進一步深入研究的動力。對於希望將理論知識轉化為實際技能的讀者來說，這本書無疑是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書的創新之處在於它將理論知識與MATLAB的仿真程序設計進行瞭高度的融閤，創造瞭一種全新的學習模式。我之前閱讀過不少關於神經網絡的書籍，大多停留在理論層麵，而實際操作部分則需要讀者自行摸索，或者參考其他零散的資料，這使得學習過程顯得 fragmented 且低效。但是，這本書的齣現，徹底改變瞭我的學習體驗。它不僅詳細講解瞭各種神經網絡模型的原理，而且直接提供瞭完整的MATLAB仿真程序，並對代碼的每一個細節都進行瞭深入的剖析。這意味著，讀者可以直接在書中找到理論模型與實際代碼之間的橋梁，並且能夠通過運行、修改這些程序來加深理解。我尤其喜歡書中的一個特點，就是它在介紹完一個模型後，都會提供相應的MATLAB代碼示例，讓讀者可以立即動手實踐。這種“理論-實踐-反饋”的學習閉環，極大地提高瞭我的學習效率和興趣。我能夠直觀地看到不同模型在處理相同數據集時的錶現差異，也能夠通過調整參數來優化模型的性能。這種主動的學習方式，讓我真正掌握瞭神經網絡的精髓，並為我未來解決更復雜的工程問題打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，確實在我的學習道路上點亮瞭一盞明燈。作為一名對人工智能領域充滿好奇，但又苦於找不到係統性入門資料的學生，我之前嘗試過許多碎片化的學習方式，效果甚微，總感覺像是在雲裏霧裏。直到我翻開這本《神經網絡模型及其MATLAB仿真程序設計》，我纔真正找到瞭那種“撥開雲霧見月明”的感覺。書的結構非常清晰，從最基礎的神經元模型講起，循序漸進地介紹瞭各種經典的神經網絡結構，比如多層感知機、捲積神經網絡、循環神經網絡等，並且在介紹理論的同時，非常巧妙地結閤瞭MATLAB的仿真程序設計。這一點對我來說至關重要，因為我一直認為，純理論的學習往往顯得枯燥乏味，而實際的編程操作則能加深理解，並且能快速檢驗學習成果。書中的MATLAB代碼示例非常詳細，注釋也足夠清晰，即使是之前沒有太多MATLAB編程經驗的讀者，也能根據書中的指導一步一步完成仿真，看到神經網絡的實際運行效果。這不僅僅是學習理論知識，更是培養實際動手能力的過程。我尤其欣賞的是，書中並沒有將所有的模型都當作黑箱來介紹，而是深入淺齣地講解瞭模型背後的數學原理和工作機製，讓我們知道“為什麼”這樣設計，而不是僅僅停留在“怎麼做”。這種深入的解析，讓我對神經網絡有瞭更深層次的認識，也為我未來進一步探索更復雜的模型打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名初學者，我對神經網絡的理解常常停留在錶麵，對於模型的內部運作機製，以及如何有效地利用MATLAB進行仿真，一直感到睏惑。幸運的是，《神經網絡模型及其MATLAB仿真程序設計》這本書為我提供瞭絕佳的學習途徑。它不僅僅是一本理論書籍，更是一本實踐指南。書中對各種主流神經網絡模型的講解，層次分明，從基礎概念到高級應用，都做瞭詳盡的闡述。最讓我印象深刻的是，作者並沒有迴避理論中的復雜性，而是通過通俗易懂的語言和生動的比喻，將深奧的數學原理變得觸手可及。而當理論講解完畢，書本便無縫銜接至MATLAB仿真程序設計部分。我嘗試著跟著書中的例子，一行一行地敲下代碼，並觀察模型的訓練過程。這種親手實踐的感覺，遠比閱讀純理論書籍來得更加深刻。我能看到誤差是如何隨著訓練的進行而降低，也能看到模型是如何逐漸學習到數據中的規律。這種直觀的反饋，讓我對神經網絡的理解不再是抽象的，而是具體而鮮活的。這本書極大地縮短瞭我從理論學習到實際應用之間的距離，讓我對未來在人工智能領域的發展充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常人性化，尤其是在數學公式的呈現和代碼的整閤方麵，給我的學習體驗帶來瞭極大的提升。我曾經閱讀過一些關於神經網絡的書籍，往往在數學公式部分看得雲裏霧裏，感覺像是在閱讀一本天書。然而，在這本書中，作者非常聰明地將抽象的數學概念與直觀的圖形和MATLAB代碼相結閤。例如，在介紹激活函數時，作者不僅給齣瞭數學錶達式，還配有清晰的函數麯綫圖，並且緊接著展示瞭如何在MATLAB中實現該函數。這種多角度的解析，讓原本枯燥的數學推導變得生動易懂。更重要的是，書中提供的MATLAB仿真程序，並非那種“拿來即用”的黑盒，而是經過精心設計，允許讀者進行修改和實驗。我嘗試著調整模型的層數、隱藏單元的數量、學習率等超參數，並觀察這些變化如何影響模型的收斂速度和最終的預測精度。這個過程讓我深刻體會到，理論知識是指導實踐的，而實踐反過來又能加深對理論的理解。這種良性的互動循環，是我在其他書籍中很少體驗到的。這本書讓我明白，掌握神經網絡不僅僅是理解它的原理，更重要的是能夠通過編程將其應用到實際問題中去，解決現實世界的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書 現在差不多看完 看完之後能神經網絡能有一個大概的瞭解

評分☆☆☆☆☆

不錯 可 以 非常有用不錯 可 以 非常有用不錯 可 以 非常有用

評分☆☆☆☆☆

質量很好 早就想買瞭 最終還是在京東買瞭 質量非常的好 下次還來。。。。。

評分☆☆☆☆☆

不錯，實例豐富，京東的物流也很給力。

評分☆☆☆☆☆

很喜歡:..陳衛佐1.陳衛佐，他的每一本書幾本上都有，這本德國民法典（第3版）很不錯，德國民法典(第3版)一書是清華大學法學院副教授陳衛佐博士1998年至2004年留學德國期間的嘔心之作。其第1版於2004年、第2版於2006年後，獲讀者普遍好評。為瞭使讀者更好地瞭解德國民法典的最新動態，譯者依據該法典的最新版本熏新進行瞭翻譯、修訂，現推齣反映德國民法典截至2010年1月1目的施行狀況的第3版。第3版保留瞭第2版的大部分注解對比瞭德國民法典的德文原版與多個英、法、日文譯本，力求使譯文更為準確吸納瞭讀者的批評意見，使譯文和注解的質量又上一個新颱階。總之，德國民法典(第3版)是擁有中、德兩國法學博士學位的陳衛佐博士曆時十餘年的勞動成果，無論在嚴謹態度和翻譯技巧，還是在學術功底和專業水平上，均堪稱最值得信賴的德國民法典最新譯本。本書第2版（法律社2006年2月、2007年10月第2次印刷）反映的是德國民法典截至2005年3月1日的施行狀況。在這5年時間裏，德國立法者已通過31部新法律（外加聯邦憲法法院的一個裁定），修正、增加和廢止瞭德國民法典的諸多條文，涉及的條、款、項、句達700餘處，詳見譯注者所列陳衛佐譯注之德國民法典第3版對第2版的條文修改（修正、增加和廢止）情況一覽錶。為瞭使讀者更好地瞭解德國民法典的最新發展動態，滿足更多學人希望擁有德國民法典最新譯本的需求，譯注者藉本書第3版之機，將上述被修改的條文翻譯成漢語，所依據的版本是截至付梓時為止的最新文本——2002年1月2日公布的官方文本（見聯邦法律公報，2002年，第一部分，第42頁，校正見聯邦法律公報，2002年，第一部分，第2909頁和2003年，第一部分，第738頁），最近一次為2009年9月28日的法律（見聯邦法律公報，2009年，第一部分.第3161頁）所修改，反映德國民法典截至2010年1月1日的施行狀況。2.因旅行舉辦人無支付能力或關於財産的支付不能程序的開始，而對旅客發生的返程的必要費用。旅行舉辦人隻能以下列方式之一履行第1句所規定的義務1.嚮在本法適用範圍內有權營業的保險企業投保2.由在本法適用範圍內有權營業的信貸機構做齣支付的約定。（2）保險人或信貸機構（客戶的金錢擔保人）可以就其在1年以內依本法總共須償還的金額，將其責任的最高額限製為110，000，000歐元。客戶的金錢擔保人在1年以內依本法總共須償還的金額超過第1句所稱最高額的，各項償還請求權按其總金額與最高額的比例予以減少。（3）為履行第1款所規定的旅行舉辦人義務，旅行舉辦人必須使旅客取得對客戶的金錢擔保人的直接請求權，並通過交付由客

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有點像盜版啊，還這麼貴啊。

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質量很好 早就想買瞭 最終還是在京東買瞭 質量非常的好 下次還來。。。。。

評分☆☆☆☆☆

個人覺得一般般，這個價，然後還挺清晰，就是和我的MATLAB版本不一樣

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