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神经网络理论与MATLAB 7的实现（第二部分，PDF格式）。

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简介：
神经网络理论与MATLAB7的实现（第一部分）资源下载链接：http://download..net/source/663471 第1章 概述 1.1 MATLAB语言的介绍 1.1.1 MATLAB系统的基本概念 1.1.2 MATLAB语言的主要特点及其优势 1.1.3 MATLAB 7的安装步骤与配置说明 1.1.4 MATLAB 7版本中新增的功能及更新内容 1.1.5 MATLAB 7中推出的新产品及其相关更新信息 1.1.6 Simulink 6.0版本的新特性介绍 1.2 MATLAB快速入门方法 1.2.1 MATLAB命令行窗口的使用技巧 1.2.2 MATLAB中其他重要的窗口及其功能概述 1.2.3 Editor/Debugger窗口的应用及使用方法讲解 1.2.4 MATLAB帮助系统的检索与利用方法说明 1.3 神经网络发展历程回顾 1.3.1 人工神经网络发展的早期阶段和探索性研究成果总结 1.3.2 在神经网络发展过程中出现的一段停滞期以及原因分析阐述

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  • 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。
     
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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
     
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    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。
     
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