《MATLAB神經網路超級學習手冊》 導讀

2021-09-23 14:44:15 字數 822 閱讀 6596

**前言

**matlab是國際上公認的最優秀的數值計算和**分析軟體之一,並且具有很強的開放性。到目前為止,matlab平台已經推出了幾十種針對不同應用的工具箱,其中為滿足神經網路研究而開發的神經網路工具箱是其重要組成部分。

人工神經網路(artificial neural network,ann),是一種模仿生物神經網路的結構和功能的數學模型或計算模型。神經網路由大量的人工神經元聯結進行計算。這種網路依靠系統的複雜程度,通過調整內部大量節點之間相互連線的關係,從而達到處理資訊的目的。大多數情況下,人工神經網路能在外界資訊的基礎上改變內部結構,是一種自適應系統。

神經網路的研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。在網路模型與演算法研究的基礎上,利用人工神經網路組成實際的應用系統,例如,完成某種訊號處理或模式識別的功能,構建專家系統等。

本書基於matlab r2013a軟體詳細講解進行神經網路設計的方法和技巧,同時給出了matlab在神經網路方面的應用。

[第1章 matlab簡介

1.1 matlab的發展](

1.2 matlab的特點及應用領域

1.3 matlab r2013a的安裝

1.4 matlab r2013a的工作環境

1.5 matlab r2013a的幫助系統

1.6 本章小結

[第2章 matlab基礎

2.1 基本概念](

2.2 matlab中的陣列

2.3 曲線擬合

2.4 m檔案

2.5 本章小結

線性神經網路 matlab神經網路

自適應線性元件20世紀50年代末由widrow和hoff提出,主要用於線性逼近乙個函式式而進行模式聯想以及訊號濾波 模型識別和控制等。線性神經網路和感知器的區別是,感知器只能輸出兩種可能的值,而線性神經網路的輸出可以取任意值。線性神經網路採用widrow hoff學習規則,即lms least me...

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MATLAB神經網路學習手札(1)

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