MATLAB神经网络43个案例分析优秀畅销书王小川等.pdf
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1、 MATLAB/Simulink/C+/Java等编程援助 联系方式: QQ: 1829074016 邮箱: QQ 空间: http:/ 更多学习资料,请加我为 QQ 好友,或者直接访问我的 QQ 空间 有编程问题的朋友, 请直接加我为QQ好友 ,提供在线答疑 如果我QQ不在线, 请给我QQ留言 ,上线后,及时给你答复 专业提供以下方向的编程援助: 1. MATLAB/Simulink/C+/Java等编程问题; 2. 数字图像处理、信号处理、通信仿真设计; 3. 机器人路径规划、轨迹规划、机器人控制; 4. 各类数值计算、小波分析算法、优化设计; 5. 自动控制、电机控制、智能控制、模糊控
2、制; 6. 粒子群算法、神经网络、遗传算法等智能算法; 7. 其他编程和仿真问题。 编辑推荐 MATLAB 神经网络 43 个案例分析详细论述了在 MATLAB 环境下如何实现神经网络,包括了常用的神经网络及相关理论,以及各种优化算法与神经网络的结合。考虑到 MATLABR2012b 版本中神经网络工具箱作了更新,本书也新增了神经网络并行运算、定制神经网络、神经网络高效编程等章节,非常适合中高级神经网络研究人员参考。 作为众多宣讲 MATLAB 家族产品丛书中的一个系列,该书的最大特点是接地气,实用性强。四位作者都是长期活跃在 MATLAB 技术论坛的版主,每天都会在线解答 MATLAB 特别
3、是针对神经网络的问题,积累了丰富的使用经验。本书所举例的 43 个案例,部分来源于各大公司、院校的科研课题,也有一部分来源于 MATLAB 技术论坛的会员提问。这些案例代表了神经网络在各个领域的相关应用,读者可以根据自己研究问题的需要,第一时间找到适合自己学习的神经网络章节,进行阅读。 内容简介 MATLAB 神经网络 43 个案例分析是在MATLAB 神经网络 30 个案例分析的基础上修改、补充而成的,秉承着“理论讲解案例分析应用扩展”这一特色,帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。 本书共有 43 章, 内容涵盖常见的神经网络 (BP、 RBF、 SOM、 Hopfield、 Elman、
4、 LVQ、 Kohonen、GRNN、NARX 等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外,本书还介绍了MATLABR2012b 中神经网络工具箱的新增功能与特性,如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。 使用本书时,建议读者按照“先通读章节内容,后调试程序,再精读章节内容”的顺序学习。本书程序建议在 MATLABR2009a 及以上版本环境下运行。若在程序调试过程中有任何疑问,建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案,然后再发帖与作者交流。 本书可作为高等学校相关专业学生本科
5、毕业设计、研究生课题研究的参考书籍,亦可供相关专业教师学参考。 目录 第 1 章 BP 神经网络的数据分类语音特征信号分类 1.1 案例背景 1.1.1 BP 神经网络概述 1.1.2 语音特征信号识别 1.2 模型建立 1.3 MATLAB 实现 1.3.1 归一化方法及 MATLAB 函数 1.3.2 数据选择和归一化 1.3.3 BP 神经网络结构初始化 1.3.4 BP 神经网络训练 1.3.5 BP 神经网络分类 1.3.6 结果分析 1.4 案例扩展 1.4.1 隐含层节点数 1.4.2 附加动量方法 1.4.3 变学习率学习算法 参考文献 第 2 章 BP 神经网络的非线性系统建
6、模非线性函数拟合 2.1 案例背景 2.2 模型建立 2.3 MATLAB 实现 2.3.1 BP 神经网络工具箱函数 2.3.2 数据选择和归一化 2.3.3 BP 神经网络训练 2.3.4 BP 神经网络预测 2.3.5 结果分析 2.4 案例扩展 2.4.1 多隐含层 BP 神经网络 2.4.2 隐含层节点数 2.4.3 训练数据对预测精度影响 2.4.4 节点转移函数 2.4.5 网络拟合的局限性 参考文献 第 3 章 遗传算法优化 BP 神经网络非线性函数拟合 3.1 案例背景 3.1.1 遗传算法原理 3.1.2 遗传算法的基本要素 3.1.3 拟合函数 3.2 模型建立 3.2.
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