本书《MATLAB神经网络43例详解》通过丰富的实例、源代码和测试数据，深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行神经网络的设计与实现。
《MATLAB神经网络43个案例分析》涵盖了从基础到高级的各种应用实例：
1. 第一章介绍了BP（反向传播）神经网络在语音特征信号分类中的数据处理方法。
2. 第二章演示了如何使用BP神经网络进行非线性系统的建模，具体是通过拟合一个复杂的非线性函数来实现的。
3. 接下来几章深入探讨了遗传算法优化技术与BP神经网络结合的应用实例及效果分析。例如，在第四章节中展示了利用该组合方法解决非线性函数极值寻优问题的具体步骤和过程。
4. 第五至第七章则侧重于将BP_Adaboost、RBF（径向基）以及GRNN（广义回归神经网络）等不同类型的神经网络模型应用于实际场景中的案例研究，包括公司财务预警建模及非线性函数的拟合与预测任务。
5. 其他章节继续介绍了更多种类的神经网络及其应用领域。比如第八章至第十章分别探讨了SVM（支持向量机）、Hopfield网络在分类、回归以及优化问题中的表现；第十一章则着重于连续型Hopfield模型用于解决旅行商问题(TSP)。
6. 从第十二到第二十章节中，作者详细解释并展示了如何使用LIBSVM工具箱进行各种类型的机器学习任务，包括但不限于数据分类预测与图像分割等，并且还提供了相应的代码实例和参数调整建议来帮助读者更好地理解和应用这些技术。
7. 后续部分（如第21章至30章）则继续探讨了其他类型神经网络的应用场景及实现方式。例如自组织映射(SOM)、Elman循环记忆网络等被应用于模式分类中的实例，以及基于随机森林思想的组合分类器设计案例。
8. 最后几章节（如第31-42章），作者进一步介绍了一些优化算法与神经网络结合的方法及实现技巧，并探讨了并行计算技术在加速大规模数据处理任务上的潜力。此外还有关于高效编程实践的内容，帮助读者充分利用MATLAB R2012b版本的新特性来提高工作效率和代码质量。
本书通过丰富的案例分析为希望深入了解或应用神经网络技术的读者提供了全面而实用的学习资源。
5星
