神经网络理论及MATLAB 7实现PDF电子书+源代码

简介：
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。