[MATLAB R2016a神经网络设计实例详解27则][顾艳春][含源码]

简介：
本书由顾艳春编著，专注于MATLAB R2016a版本下的神经网络设计与应用，通过27个详实案例深入浅出地讲解相关理论和技术，并提供所有实例的源代码以供读者实践参考。 《MATLAB R2016a神经网络设计应用27例》是由顾艳春编著的一本关于MATLAB神经网络编程实践的书籍。书中通过27个实例详细讲解了如何利用MATLAB R2016a版本进行神经网络的设计与应用。MATLAB是一款强大的数学计算软件，特别适用于数值分析、矩阵运算、信号处理以及可视化等领域，而其神经网络工具箱则是进行神经网络建模和学习的重要平台。 **一、神经网络基础** - 神经网络是一种模仿生物神经系统结构的计算模型，由大量的处理单元（即神经元）组成。这种模型能够通过学习来解决复杂问题。 - MATLAB中的神经网络工具箱提供了多种架构选项，包括前馈网络（Feedforward Networks）、径向基函数网络（RBF Networks）、自组织映射网络（SOM Networks）等。 **二、MATLAB R2016a新特性** - 在此版本中，MATLAB在神经网络方面可能引入了新的功能和优化措施。例如，它可能会提供更快的计算速度、改进的学习算法以及更加用户友好的界面设计。 **三、实例解析** 书中涉及的具体例子如`ex1_2.m`, `ex2_11.m`, `mywblf.m`, 和 `mypf.m`等文件展示了从基本概念到复杂应用的不同层面。这些代码帮助读者理解和掌握神经网络的构建和优化技巧。 **四、神经网络建模** - 在MATLAB中，我们通常会首先定义网络结构（包括输入层、隐藏层及输出层），设置训练参数如学习率与迭代次数等，并进行模型训练。 - 最后一步是测试模型性能以确保其满足预期目标。 **五、代码实践** 通过阅读和执行这些源代码文件，读者不仅可以深入了解神经网络的工作原理，还能掌握MATLAB编程技巧，例如数据预处理方法、模型训练流程以及结果可视化技术。 **六、学习与进阶** - 对于初学者而言，可以从简单的实例开始（如`ex1_2.m`），逐渐过渡到更复杂的任务（如`ex25_2.m`）。 - 经验丰富的用户可以借鉴这些案例来解决实际问题或改进现有模型。 这本书籍通过一系列MATLAB代码为读者提供了一个系统学习神经网络设计与应用的平台，有助于提升数据分析和机器学习领域的能力。通过深入理解和实践书中实例，读者能够更好地掌握MATLAB在神经网络领域的强大功能，并将其应用于科研及工程实践中。