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神经网络理论及MATLAB 7实现（含教材和源码）

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简介：
《神经网络理论及MATLAB 7实现》一书全面介绍了神经网络的基本原理与应用技巧，并提供了丰富的实例代码。 一本全面且权威的书籍，系统地讲解了MATLAB神经网络，并附有源代码。

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  • 神经网络理论及MATLAB 7实现（含教材和源码）
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    《神经网络理论及MATLAB 7实现》一书全面介绍了神经网络的基本原理与应用技巧，并提供了丰富的实例代码。 一本全面且权威的书籍，系统地讲解了MATLAB神经网络，并附有源代码。
     
  • 神经网络理论及MATLAB 7实现PDF电子书+源代码
    优质
    本书为《神经网络理论及MATLAB 7实现》提供PDF版本与源代码，深入浅出地讲解了神经网络的基础理论及其在MATLAB环境下的应用实践。 《神经网络理论与MATLAB7实现》是一本深入探讨神经网络基本原理并结合MATLAB进行实践操作的书籍。本书旨在帮助读者理解神经网络的工作机制，并通过MATLAB这一强大的数学计算软件来实现神经网络的建模、训练和优化。书中不仅涵盖了神经网络的基本概念，还提供了丰富的实例和源代码，以便读者进行实际操作和学习。 神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，在模式识别、数据分类、函数拟合及预测分析等领域有着广泛应用。其主要组成部分包括输入层、隐藏层和输出层，其中节点代表神经元，连接这些节点的边则表示权重。通过加权求和与非线性激活函数将输入转换为输出，形成复杂的非线性关系。 MATLAB7是MathWorks公司开发的一款数值计算工具，特别适合于科学计算及工程问题解决。在神经网络领域中，MATLAB提供了一套完整的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），包含多种架构如感知器、BP网络和RBF网络等，并提供了相应的训练算法，例如梯度下降与反向传播。 《神经网络理论与MATLAB7实现》详细介绍了如何使用MATLAB的神经网络工具箱创建各种类型的神经网络。书中不仅讲解了设置网络结构、初始化权重的方法，还定义了训练函数及调整学习率和动量项等参数的过程。此外，书中涉及到了误差反向传播算法的应用细节，这是更新网络权重以减少预测误差的关键步骤。 源代码部分是本书的一大亮点，它允许读者直接运行并修改示例程序，并加深对神经网络工作原理的理解。这些代码涵盖了从简单的一层网络到多层前馈网络的构建过程，以及自适应学习率和动量优化策略的应用实例。通过实践这些代码，读者可以直观地观察神经网络在处理不同问题时的行为表现。 《神经网络理论与MATLAB7实现》是一本结合了实用性和教学性的教材，适合计算机科学、电子信息工程及自动化等相关专业的学生使用，并且对从事相关科研和技术工作的人员也非常有帮助。通过阅读本书，读者不仅可以深入理解神经网络的理论基础，还能熟练掌握利用MATLAB进行神经网络建模和应用的技术技能。
     
  • 神经网络理论及MATLAB 7实现（第一部分）.pdf
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    本PDF文档深入探讨了神经网络的基本理论，并结合MATLAB 7软件进行实践操作演示，是学习和理解神经网络技术的第一步指南。 第一章 概述神经网络理论与MATLAB实现 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 - 命令行窗口 - 其他重要窗口 - Editor/Debugger 窗口 - MATLAB帮助系统 - 神经网络工具箱快速入门 1.3 神经网络发展史 1.3.1 初期阶段 1.3.2 停滞期 1.3.3 黄金时期 1.3.4 发展展望 1.4 神经网络模型 - 神经元结构模型 - 神经网络的互连模式 1.5 神经网络特性及实现 1.6 小结 第二章 神经网络工具箱函数及实例 2.1 概述 2.2 神经网络工具箱中的通用函数 ...（省略详细内容）... 第三章 前向型神经网络理论及MATLAB实现 3.1 感知器网络及MATLAB实现 - 单层感知器网络 - 多层感知器 3.2 BP 网络及 MATLAB 实现 ...（省略详细内容）... 第四章 反馈型神经网络理论及MATLAB实现 4.1 Elman神经网络及应用 ...（省略详细内容）... 第五章 自组织与LVQ神经网络理论及MATLAB实现 5.1 自组织竞争网络及MATLAB实现 ...（省略详细内容）... 第六章 图形用户界面GUI 第七章 神经网络控制理论及应用设计 第八章 基于神经网络的故障诊断 第九章 基于神经网络的预测 第十章 基于神经网络的模糊控制 参考文献
     
  • 神经网络理论及MATLAB 7实现 第二部分(PDF)
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    本书为《神经网络理论及MATLAB 7实现》第二部分，深入探讨了神经网络的基本原理及其在MATLAB环境下的具体应用，旨在帮助读者理解并实践复杂的神经网络模型。 《神经网络理论与MATLAB7实现》 第1章 概述 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 新产品及更新产品介绍（包括Simulink和MATLAB工具箱） 1.2 快速入门指导 - 命令行窗口使用指南 - 其他重要功能界面简介：如Editor/Debugger，帮助系统等。 - 神经网络工具箱快速开始教程 1.3 神经网络发展史 从初期阶段到黄金时期的发展历程及未来展望。 1.4 模型详解 包括神经元结构模型、互连模式介绍。 第2章 工具箱函数与实例应用 详细介绍MATLAB中用于构建和训练各类神经网络的工具箱功能，包括感知器、BP（反向传播）网络、线性网络等不同类型。每种类型都包含创建方法，学习算法及具体案例研究。 第3-10章 深入探讨了不同类型的神经网络及其应用领域： 从反馈型到自组织与LVQ模型，并且还详细介绍了图形用户界面（GUI）、控制理论、故障诊断预测等领域中的实际应用场景。 参考文献：提供了进一步学习和深入理解相关主题的资源。
     
  • 6离散型Hopfield神经网络(DHNN)及其实现（含MATLAB代码和资源）
    优质
    本文章详细介绍离散型Hopfield神经网络的工作原理及其应用，并提供详尽的MATLAB代码与相关资源，便于读者深入理解和实现DHNN。 6离散Hopfield神经网络(DHNN)及其MATLAB实现,离散型hopfield神经网络,包含matlab源码的rar文件。
     
  • 《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码及数据_相关资源补充(matlab神经网络,神经网络)_神经网络_matlab神经网络_源码
    优质
    本书提供了43个基于MATLAB的神经网络案例，涵盖各类应用场景。此页面包含书中的源代码和数据资源，帮助读者深入学习与实践。适合需要使用神经网络技术解决实际问题的研究者和工程师参考使用。 《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码及数据包含在相关资源包中。
     
  • MATLAB神经网络43例（含源码）
    优质
    本书《MATLAB神经网络43例（含源码）》通过丰富的实例详细介绍了使用MATLAB进行神经网络建模的方法与技巧，包含完整源代码。适合科研人员及工程技术人员参考学习。 短期学习可以应用于数据处理和模型建立，在文章发表过程中发挥重要作用。
     
  • MATLAB神经网络原理及实例详解_matlab__MATLAB神经网络_
    优质
    本书深入浅出地介绍了MATLAB环境下神经网络的基本概念、工作原理及其应用。通过丰富的实例详细讲解了如何使用MATLAB进行神经网络建模和分析，适合初学者与进阶读者阅读学习。 《Matlab神经网络精讲》按照书本编排顺序讲解内容。
     
  • MATLAB神经网络实例源码
    优质
    本书提供了一系列基于MATLAB环境下的神经网络编程案例与完整源代码，旨在帮助读者深入理解神经网络原理及其应用实践。 内容包括：BP神经网络实现图像压缩；Elman网络预测上证股市开盘价；基于BP网络的个人信贷信用评估；基于概率神经网络的柴油机故障诊断；基于概率神经网络的手写体数字识别；基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类；径向基网络预测地下水位。
     
  • 《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码及数据(matlab神经网络案例，含源码).zip
    优质
    本资源包含《MATLAB神经网络43个案例分析》一书中的所有案例源代码和所需数据文件，适用于学习与实践MATLAB神经网络编程。 《MATLAB 神经网络43个案例分析》提供了源代码及数据集，《matlab神经网络30个案例分析》则包含了一系列的matlab源码。