MATLAB神經網絡原理與實例精解 陳明 著作 專業辭典專業科技 新華書店正版圖 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 1

ISBN：9787302307419

商品編碼：26615286722

叢書名： MATLAB神經網絡原理與實例精解 配光盤

齣版時間：2013-01-01

MATLAB神經網絡原理與實例精解

作  者: 陳明 著作 定  價: 69 齣?版?社: 清華大學齣版社 齣版日期: 2013年03月01日 頁  數: 431 裝  幀: 平裝 ISBN: 9787302307419

    matlab中文論壇、matlab技術論壇兩大社區鼎力推薦
    在matlab中文論壇上提供“在綫交流，有問必答”的技術支持
    詳解109個典型實例、7個綜閤案例和50多個神經網絡工具箱函數
    涵蓋單層感知器、綫性神經網絡、bp神經網絡、徑嚮基網絡、自組織神經網絡、反饋神經網絡、隨機神經網絡7種主要的網絡類型
    提供教學ppt、10小時配套教學視頻，並附贈24.5小時matlab基礎教學視頻

內容簡介

本書結閤科研和高校教學的相關課程，全麵、係統、詳細地介紹瞭MATLAB神經網絡的原理及應用，並給齣瞭大量典型的實例供讀者參考。本書附帶1張光盤，收錄瞭本書重點內容的配套多媒體教學視頻及書中涉及的實例源文件。這些資料可以大大方便讀者高效、直觀地學習本書內容。
    本書首先簡要介紹瞭MATLAB軟件的使用和常用的內置函數，隨後分門彆類地介紹瞭BP網絡、徑嚮基網絡、自組織網絡、反饋網絡等不同類型的神經網絡，並在每章的很後給齣瞭實例。在全書的很後，又以專門的一章收集瞭MATLAB神經網絡在圖像、工業、金融、體育等不同領域的具體應用，具有很高的理論和使用價值。全書內容詳實、重點突齣，從三個層次循序漸進地利用實例講解網絡原理和使用方法，降低瞭學習門檻，使看似神秘高深的神經網絡算法更為簡單易學。
    ......

●第1篇 入門篇
●第1章 神經網絡概述（ 教學視頻：10分鍾）/2
●1.1 人工神經網絡簡介/2
●1.2 神經網絡的特點及應用/3
●1.2.1 神經網絡的特點/3
●1.2.2 神經網絡的應用/4
●1.3 人工神經網絡的發展曆史/5
●1.4 神經網絡模型/7
●1.5 神經網絡的學習方式/9
●第2章 MATLAB快速入門（ 教學視頻：48分鍾）/10
●2.1 MATLAB功能及曆史/10
●2.1.1 MATLAB的功能和特點/10
●2.1.2 MATLAB發展曆史/12
●2.2 MATLAB R2011b集成開發環境/13
●2.2.1 MATLAB的安裝/13
●2.2.2 MATLAB集成開發環境/19
●2.2.3 搜索路徑設定/21
●2.3 MATLAB語言基礎/24
●2.3.1 標識符與數組/24
●2.3.2 數據類型/28......

陳明 著作

    陳明
畢業於天津大學信息與通信工程專業，獲碩士學位。本科期間參加過**電子設計大賽信息安全專題邀請賽，獲得三等奬。研究生階段在天津大學信息學院圖像中**習，研究方嚮為圖像處理、模式識彆、視頻編解碼。由於學習和科研的需要開始接觸MATLAB，用MATLAB解決過圖像處理、機器學習等領域的問題。對遺傳算法和神經網絡工具箱尤為熟悉，有豐富的MATLAB編程經驗。編寫過《MATLAB函數效率功能速查手冊》一書。

《深入理解計算思維：算法、模型與數據驅動的決策》 內容簡介 在信息爆炸、數據無處不在的時代，如何有效地駕馭海量信息，解決復雜問題，已成為個人與組織發展的核心競爭力。《深入理解計算思維：算法、模型與數據驅動的決策》 正是一本緻力於係統闡釋“計算思維”這一前沿理念的著作。本書並非聚焦於某一特定領域的工具或技術，而是旨在構建一套普適性的思維框架，幫助讀者理解問題本質，設計高效解決方案，並最終做齣更明智的決策。 本書由一批在計算機科學、數據科學以及人工智能領域擁有深厚造詣的學者聯閤撰寫，他們各自在算法設計、機器學習、統計建模、復雜係統分析等方麵擁有豐富的實踐經驗和理論積纍。正是這份跨學科的視角，使得本書能夠以一種獨特而深刻的方式，將抽象的計算概念具象化，並與現實世界的挑戰緊密結閤。 核心理念：計算思維的構建 本書將計算思維拆解為幾個關鍵組成部分，並分彆進行深入剖析： 1. 分解（Decomposition）： 任何復雜的問題都可以被分解成更小、更易於管理的部分。本書將引導讀者學習如何識彆問題的核心要素，將其拆解為一係列子問題，並通過解決每個子問題來逐步攻剋整體難題。我們將探討不同的分解策略，例如自頂嚮下、自底嚮上，以及如何根據問題特性選擇最有效的分解方法。通過豐富的案例分析，讀者將能掌握將宏大敘事轉化為可執行步驟的能力，例如在軟件開發中分解功能模塊，在項目管理中分解任務優先級，甚至在日常生活中分解復雜的決策流程。 2. 模式識彆（Pattern Recognition）： 在看似雜亂無章的數據和現象中發現規律和模式，是解決問題效率的關鍵。本書將深入介紹多種模式識彆的技術和方法，包括統計學中的聚類與分類、信號處理中的特徵提取，以及在圖像、文本和序列數據中識彆隱藏結構的方法。讀者將學習如何運用不同的算法來檢測異常、預測趨勢、理解關聯性，從而從海量信息中提取有價值的洞察。我們將討論不同規模和復雜度的模式，從簡單的統計相關性到復雜的非綫性動態係統中的湧現模式。 3. 抽象（Abstraction）： 提取事物的本質特徵，忽略不必要的細節，是構建通用模型和算法的基礎。本書將詳細闡述抽象的藝術，如何從具體實例中提煉齣普遍適用的概念，如何設計能夠處理不同輸入但遵循相同邏輯的通用框架。我們將探討數據抽象、過程抽象以及麵嚮對象的思想，並展示抽象如何在數據結構設計、算法設計以及係統建模中發揮核心作用。通過對不同層次抽象的理解，讀者將能構建齣更簡潔、更靈活、更易於維護的解決方案。 4. 算法設計（Algorithm Design）： 遵循一係列明確的指令來解決特定問題。本書將係統介紹算法設計的核心原理，包括問題的復雜度分析（時間復雜度和空間復雜度）、常見的算法設計範式（如分治法、動態規劃、貪心算法、迴溯法等），以及如何評價和優化算法的效率。讀者將學習如何將分解後的子問題轉化為可執行的算法步驟，並理解不同算法在效率和適用性上的權衡。本書將提供大量的算法示例，並引導讀者思考如何在特定場景下選擇或設計最優算法。 模型構建與數據驅動的決策 計算思維並非孤立存在，它與模型構建和數據驅動的決策緊密相連。本書的後半部分將重點關注這一聯係： 1. 數學模型與計算模型： 理解現實世界可以用哪些數學概念來描述，以及如何將這些數學模型轉化為計算機可以執行的計算模型。本書將涵蓋各種類型的模型，包括統計模型（如迴歸模型、概率模型）、仿真模型、機器學習模型（如決策樹、支持嚮量機、神經網絡的原理性介紹，不涉及具體實現代碼，側重於其工作機製和應用場景）以及係統動力學模型。我們將探討模型選擇的原則，如何根據數據的特性和問題的目標來選擇最閤適的模型。 2. 數據預處理與特徵工程： 真實世界的數據往往是雜亂、不完整且包含噪聲的。本書將詳細介紹數據預處理的各種技術，包括數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、數據標準化和歸一化等。同時，我們將深入探討特徵工程的重要性，如何從原始數據中提取、構建和選擇齣最能代錶問題本質的特徵，以提升模型的性能和解釋性。 3. 模型評估與選擇： 構建模型之後，如何準確地評估其性能並進行選擇是關鍵。本書將介紹各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等，並深入講解交叉驗證、留齣法等模型驗證技術。讀者將學習如何根據問題的類型和業務目標來選擇閤適的評估標準，並理解過擬閤和欠擬閤的風險，以及如何通過正則化等技術來加以規避。 4. 數據驅動的決策： 將計算思維和模型構建的成果應用於實際決策。本書將展示如何利用數據分析和模型預測來支持各類決策，包括市場營銷策略的製定、風險評估、資源優化配置、産品性能改進等方麵。我們將探討如何將模型輸齣轉化為可操作的建議，並強調在決策過程中對不確定性的管理和對模型局限性的認知。 本書特色與讀者收益 普適性強： 本書內容不局限於特定編程語言或軟件，而是聚焦於計算思維的通用原理和方法，適用於工程師、科學傢、分析師、産品經理、學生以及任何希望提升問題解決能力和決策水平的讀者。 理論與實踐並重： 既深入闡述計算思維的理論基礎，又通過大量精心設計的案例分析，展示這些理論如何在實際問題中得到應用。案例涵蓋瞭從科學研究到商業運營的廣泛領域，幫助讀者建立直觀的理解。 清晰的邏輯結構： 全書脈絡清晰，層層遞進，從基礎概念到高級應用，幫助讀者逐步構建完整的計算思維體係。 啓發性強： 本書鼓勵讀者主動思考，引導讀者掌握一套解決問題的思維工具，而非僅僅是知識的傳遞。通過本書的學習，讀者將能夠以更係統、更科學的方式去分析問題、設計方案和做齣決策。 適用人群 在校學生： 計算機科學、數據科學、統計學、工程學、數學以及相關專業的學生，本書將為他們構建紮實的計算思維基礎，為未來的學習和研究打下堅實基礎。 初級及中級工程師/分析師： 希望提升問題解決能力，掌握更高級分析方法，並嚮數據驅動決策邁進的專業人士。 産品經理/項目經理： 需要理解技術可行性，優化流程，並基於數據進行産品策略和項目規劃的管理者。 研究人員： 尋求更有效的研究方法，能夠將理論模型與數據分析相結閤，加速研究進程的學者。 對計算思維感興趣的任何人： 希望理解現代科技發展背後的思維模式，並將其應用於個人和職業發展的讀者。 《深入理解計算思維：算法、模型與數據驅動的決策》 是一本能夠賦能讀者的著作。它將引導您穿越信息迷霧，用邏輯的利劍剖析問題，以模型的慧眼洞察規律，最終實現更精準、更高效、更具洞察力的決策。本書不僅是一本知識的集閤，更是一次思維的啓迪，一份麵嚮未來的能力指南。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在機器學習領域摸索瞭幾年，但總覺得理論功底還不夠紮實的學習者，我總是希望能找到一本能夠係統梳理理論、並提供實踐指導的好書。這本書的書名“MATLAB神經網絡原理與實例精解”恰好擊中瞭我的痛點。我預感它會是一本理論與實踐並重的書籍。我希望書中能詳細講解神經網絡的基本構成單元，比如神經元模型、層、激活函數等，並清晰地闡述它們是如何協同工作的。特彆是對於“原理”的精解，我期待能看到對各種主流神經網絡架構的深入分析，例如捲積神經網絡（CNN）在圖像處理中的優勢，以及循環神經網絡（RNN）在序列數據處理中的應用。更重要的是，我希望書中能提供如何利用MATLAB進行這些網絡實現的詳細步驟和代碼示例。這樣，我就能將理論知識轉化為實際操作，通過動手實踐來加深理解，解決在實際項目開發中遇到的問題。這本書的“精解”二字，讓我對它在解決實際工程問題方麵的指導作用抱有很高的期望。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就很有分量，雖然我還沒有機會翻閱，但我可以想象它會是一本內容紮實、體係嚴謹的學術專著。就從書名“MATLAB神經網絡原理與實例精解”來看，“原理”二字就暗示瞭它不會停留在淺嘗輒止的層麵，而是會深入剖析神經網絡的數學模型、算法原理，甚至是背後的優化理論。這對於想要真正理解神經網絡“為什麼”這樣工作的讀者來說，絕對是福音。而“實例精解”則錶明瞭作者陳明先生並非理論的紙上談兵者，而是會將這些復雜的原理通過實際的MATLAB代碼和具體的應用場景一一呈現。我非常期待書中能夠詳細闡述BP神經網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡等主流網絡結構的構建過程，以及它們在圖像識彆、自然語言處理、時間序列預測等經典問題上的應用。如果書中能夠穿插一些關於如何選擇閤適的網絡結構、如何進行網絡參數調優、如何評估模型性能的實用技巧，那就更完美瞭。總而言之，單從書名就能感受到這本書的專業性和深度，它很可能成為我學習和研究神經網絡過程中不可或缺的參考資料，填補我對這一領域深層理解的空白。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校學生，正在攻讀計算機科學相關專業，對人工智能領域有著濃厚的興趣，尤其想深入學習神經網絡。我看過不少介紹神經網絡的書籍，但很多要麼過於理論化，要麼過於簡單化，很難找到一個平衡點。這本書的名字——“MATLAB神經網絡原理與實例精解”——讓我眼前一亮。我猜想這本書的定位非常精準，它應該能夠滿足我既想理解神經網絡的深層原理，又想掌握如何在MATLAB中實現這些原理的需求。我特彆希望書中能夠詳細介紹不同類型的神經網絡，比如前饋神經網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡、以及一些更先進的模型如Transformer等，並解釋它們各自的適用場景。同時，我非常期待書中能夠提供大量的MATLAB代碼示例，並且這些代碼不僅僅是簡單的調用API，而是能夠展示如何從頭開始構建網絡、如何進行數據預處理、如何訓練模型、以及如何評估模型性能。如果書中還能包含一些關於如何選擇閤適的優化器、如何進行超參數調整、以及如何利用GPU加速訓練的技巧，那對我來說就太有價值瞭。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能領域特彆感興趣，尤其是神經網絡，感覺它像是打開瞭人工智能大門的一把鑰匙。看到這本書的名字——“MATLAB神經網絡原理與實例精解”，當時就眼前一亮。我猜測這本書應該不是那種泛泛而談、隻講概念的書，而是會帶著讀者一步步走進神經網絡的“操作係統”，從最底層的原理講起，再到如何在MATLAB這個強大的工具裏實現它。我特彆想知道，書中會不會講到神經網絡的各種激活函數，比如Sigmoid、ReLU、tanh，它們各自有什麼優缺點，在什麼情況下使用哪種更閤適？還有，反嚮傳播算法是如何工作的？梯度下降是如何一步步優化網絡權重的？這部分我一直覺得挺抽象的，如果能有清晰的數學推導和圖示，並且用MATLAB代碼來模擬這個過程，那一定會非常有幫助。另外，“實例精解”這個詞也讓我很期待，希望書中能包含一些實際的例子，比如怎麼用神經網絡來識彆手寫數字，或者做一些簡單的文本分類，這樣我纔能真正地將理論應用到實踐中去。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對技術充滿好奇心的軟件工程師，雖然目前的工作與AI關係不大，但我一直關注著AI的飛速發展，並對神經網絡這個核心技術非常著迷。當我看到“MATLAB神經網絡原理與實例精解”這個書名時，腦海中立刻浮現齣這本書可能帶來的知識盛宴。我猜測這本書的結構會非常清晰，先從神經網絡最基礎的數學原理講起，可能會涉及綫性代數、微積分等相關知識，然後再逐步引齣各種復雜的網絡模型。我特彆期待書中能深入講解深度學習中的一些關鍵概念，比如欠擬閤和過擬閤的判斷與解決方法，正則化技術（如L1、L2正則化），Dropout的作用機製，以及Batch Normalization的原理和優勢。同時，“實例精解”這個部分也讓我充滿期待，我希望書中能提供一些用MATLAB實現的完整案例，能夠涵蓋一些實際應用場景，比如人臉識彆、情感分析、或者推薦係統。通過這些實例，我希望能更直觀地理解神經網絡是如何解決現實世界問題的，並為自己未來的技術探索打下基礎。