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MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實例精解

MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實例精解

定 價:¥69.00

作 者: 陳明 等著
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項:
標 簽: 輔助設(shè)計與工程計算 工業(yè)技術(shù) 機械、儀表工業(yè) 計算機與互聯(lián)網(wǎng)

ISBN: 9787302307419 出版時間: 2013-03-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 431 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實例精解》結(jié)合科研和高校教學(xué)的相關(guān)課程,全面、系統(tǒng)、詳細地介紹了MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及應(yīng)用,并給出了大量典型的實例供讀者參考?!禡ATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實例精解》附帶1張光盤,收錄了《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實例精解》重點內(nèi)容的配套多媒體教學(xué)視頻及書中涉及的實例源文件。這些資料可以大大方便讀者高效、直觀地學(xué)習(xí)《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實例精解》內(nèi)容?!禡ATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實例精解》首先簡要介紹了MATLAB軟件的使用和常用的內(nèi)置函數(shù),隨后分門別類地介紹了BP網(wǎng)絡(luò)、徑向基網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、反饋網(wǎng)絡(luò)等不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并在每章的最后給出了實例。在全書的最后,又以專門的一章收集了MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像、工業(yè)、金融、體育等不同領(lǐng)域的具體應(yīng)用,具有很高的理論和使用價值。全書內(nèi)容詳實、重點突出,從三個層次循序漸進地利用實例講解網(wǎng)絡(luò)原理和使用方法,降低了學(xué)習(xí)門檻,使看似神秘高深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法更為簡單易學(xué)?!禡ATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實例精解》適合學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人員使用MATLAB方便地實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以解決實際問題,也適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或機器學(xué)習(xí)算法的研究者及MATLAB進階學(xué)習(xí)者閱讀。另外,《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實例精解》可以作為高校相關(guān)課程的教材和教學(xué)參考書。

作者簡介

  陳明畢業(yè)于天津大學(xué)信息與通信工程專業(yè),獲碩士學(xué)位。本科期間參加過全國電子設(shè)計大賽信息安全專題邀請賽,獲得三等獎。研究生階段在天津大學(xué)信息學(xué)院圖像中心學(xué)習(xí),研究方向為圖像處理、模式識別、視頻編解碼。由于學(xué)習(xí)和科研的需要開始接觸MATLAB,用MATLAB解決過圖像處理、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的問題。對遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱尤為熟悉,有豐富的MATLAB編程經(jīng)驗。編寫過《MATLAB函數(shù)效率功能速查手冊》一書。

圖書目錄

第1篇 入門篇
 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述( 教學(xué)視頻:10分鐘)
  1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
  1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點及應(yīng)用
  1.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點
  1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
  1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史
  1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
  1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式
 第2章 matlab快速入門( 教學(xué)視頻:48分鐘)
  2.1 matlab功能及歷史
  2.1.1 matlab的功能和特點
  2.1.2 matlab發(fā)展歷史
  2.2 matlab r2011b集成開發(fā)環(huán)境
  2.2.1 matlab的安裝
  2.2.2 matlab集成開發(fā)環(huán)境
  2.2.3 搜索路徑設(shè)定
  2.3 matlab語言基礎(chǔ)
  2.3.1 標識符與數(shù)組
  2.3.2 數(shù)據(jù)類型
  2.3.3 運算符
  2.3.4 流程控制
  2.3.5 m文件
 第3章 matlab函數(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱( 教學(xué)視頻:62分鐘)
  3.1 matlab常用命令
  3.2 矩陣生成和基本運算
  3.2.1 zeros 生成全零矩陣
  3.2.2 ones 生成全1矩陣
  3.2.3 magic 生成魔方矩陣
  3.2.4 eye 生成單位矩陣
  3.2.5 rand 生成均勻分布隨機數(shù)
  3.2.6 randn 生成正態(tài)分布隨機數(shù)
  3.2.7 linspace 產(chǎn)生線性等分向量
  3.2.8 logspace 產(chǎn)生對數(shù)等分向量
  3.2.9 randperm 生成隨機整數(shù)排列
  3.2.10 randi 生成整數(shù)隨機數(shù)
  3.2.11 range 向量的最大/最小值之差
  3.2.12 minmax求最大/最小值
  3.2.13 min/max/mean求最大/最小值
  3.2.14 size/length/numel/ndims 矩陣維度相關(guān)
  3.2.15 sum/prod 求和或積
  3.2.16 var/std 求方差與標準差
  3.2.17 diag 生成對角矩陣
  3.2.18 repmat 矩陣復(fù)制和平鋪
  3.2.19 reshape 矩陣變維
  3.2.20 inv/pinv 矩陣求逆/求偽逆
  3.2.21 rank/det 求矩陣的秩/行列式
  3.2.22 eig 矩陣的特征值分解
  3.2.23 svd 矩陣的奇異值分解
  3.2.24 trace 求矩陣的跡
  3.2.25 norm 求向量或矩陣的范數(shù)
  3.3 數(shù)學(xué)函數(shù)
  3.3.1 abs 求絕對值
  3.3.2 exp/log 指數(shù)函數(shù)/對數(shù)函數(shù)
  3.3.3 log10/log2 常用對數(shù)/以2為底的對數(shù)
  3.3.4 fix/round/ceil/floor 取整函數(shù)
  3.3.5 mod/rem 取模數(shù)/余數(shù)
  3.4 圖形相關(guān)函數(shù)
  3.4.1 plot 繪制二維圖像
  3.4.2 坐標軸設(shè)置函數(shù)
  3.4.3 subplot 同一窗口分區(qū)繪圖
  3.4.4 figure/hold 創(chuàng)建窗口/圖形保持
  3.4.5 semilogx/semilogy 單對數(shù)坐標圖
  3.4.6 contour/ clabel曲面等高線/等高線標簽
  3.4.7 gcf/gca/gco 返回當前圖形/坐標/對象句柄
  3.4.8 mesh 繪制三維網(wǎng)格圖
  3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱
  3.5.1 工具箱函數(shù)基本介紹
  3.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對象與屬性
第2篇 原理篇
 第4章 單層感知器( 教學(xué)視頻:27分鐘)
  4.1 單層感知器的結(jié)構(gòu)
  4.2 單層感知器的學(xué)習(xí)算法
  4.3 感知器的局限性
  4.4 單層感知器相關(guān)函數(shù)詳解
  4.4.1 newp——創(chuàng)建一個感知器
  4.4.2 train——訓(xùn)練感知器網(wǎng)絡(luò)
  4.4.3 sim——對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進行仿真
  4.4.4 hardlim/hardlims——感知器傳輸函數(shù)
  4.4.5 init——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化函數(shù)
  4.4.6 adapt——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)
  4.4.7 mae——平均絕對誤差性能函數(shù)
  4.5 單層感知器應(yīng)用實例——坐標點的二類模式分類
  4.5.1 手算
  4.5.2 使用工具箱函數(shù)
 第5章 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( 教學(xué)視頻:41分鐘)
  5.1 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
  5.2 lms學(xué)習(xí)算法
  5.3 lms算法中學(xué)習(xí)率的選擇
  5.3.1 確保網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定收斂的學(xué)習(xí)率
  5.3.2 學(xué)習(xí)率逐漸下降
  5.4 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與感知器的對比
  5.4.1 網(wǎng)絡(luò)傳輸函數(shù)
  5.4.2 學(xué)習(xí)算法
  5.5 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)函數(shù)詳解
  5.5.1 newlind——設(shè)計一個線性層
  5.5.2 newlin——構(gòu)造一個線性層
  5.5.3 purelin——線性傳輸函數(shù)
  5.5.4 learnwh——lms學(xué)習(xí)函數(shù)
  5.5.5 maxlinlr——計算最大學(xué)習(xí)率
  5.5.6 mse——均方誤差性能函數(shù)
  5.5.7 linearlayer——構(gòu)造線性層的函數(shù)
  5.6 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例
  5.6.1 實現(xiàn)二值邏輯——與
  5.6.2 實現(xiàn)二值邏輯——異或
 第6章 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( 教學(xué)視頻:49分鐘)
  6.1 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
  6.2 bp網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
  6.2.1 最速下降法
  6.2.2 最速下降bp法
  6.2.3 串行和批量訓(xùn)練方式
  6.2.4 最速下降bp法的改進
  6.3 設(shè)計bp網(wǎng)絡(luò)的方法
  6.4 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性
  6.5 bp網(wǎng)絡(luò)相關(guān)函數(shù)詳解
  6.5.1 logsig——log-sigmoid傳輸函數(shù)
  6.5.2 tansig——tan-sigmoid傳輸函數(shù)
  6.5.3 newff——創(chuàng)建一個bp網(wǎng)絡(luò)
  6.5.4 feedforwardnet——創(chuàng)建一個bp網(wǎng)絡(luò)
  6.5.5 newcf——級聯(lián)的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  6.5.6 cascadeforwardnet——新版級聯(lián)前向網(wǎng)絡(luò)
  6.5.7 newfftd——前饋輸入延遲的bp網(wǎng)絡(luò)
  6.5.8 dlogsig/dtansig——sigmoid函數(shù)的導(dǎo)數(shù)
  6.6 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例
  6.6.1 基于bp網(wǎng)絡(luò)的性別識別
  6.6.2 實現(xiàn)二值邏輯——異或
 第7章 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)( 教學(xué)視頻:62分鐘)
  7.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種結(jié)構(gòu)
  7.1.1 徑向基函數(shù)
  7.1.2 正則化網(wǎng)絡(luò)
  7.1.3 廣義網(wǎng)絡(luò)
  7.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
  7.2.1 隨機選取固定中心
  7.2.2 自組織選取中心
  7.2.3 有監(jiān)督選取中心
  7.2.4 正交最小二乘法
  7.3 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多層感知器的比較
  7.4 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  7.4.1 模式分類的貝葉斯決策理論
  7.4.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
  7.4.3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點
  7.5 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  7.5.1 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)
  7.5.2 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
  7.6 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)函數(shù)詳解
  7.6.1 newrb——設(shè)計一個徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
  7.6.2 newrbe——設(shè)計一個嚴格的徑向基網(wǎng)絡(luò)
  7.6.3 radbas——徑向基函數(shù)
  7.6.4 dist——歐幾里得距離權(quán)函數(shù)
  7.6.5 netprod——乘積網(wǎng)絡(luò)輸入函數(shù)
  7.6.6 dotprod——內(nèi)積權(quán)函數(shù)
  7.6.7 netsum——求和網(wǎng)絡(luò)輸入函數(shù)
  7.6.8 newpnn——設(shè)計概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  7.6.9 compet——競爭性傳輸函數(shù)
  7.6.10 ind2vec/vec2ind——向量-下標轉(zhuǎn)換函數(shù)
  7.6.11 newgrnn——設(shè)計廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  7.6.12 normprod——歸一化點積權(quán)函數(shù)
  7.7 徑向基網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例
  7.7.1 異或問題
  7.7.2 rbf網(wǎng)絡(luò)曲線擬合
  7.7.3 grnn網(wǎng)絡(luò)曲線擬合
  7.7.4 pnn網(wǎng)絡(luò)用于坐標點分類
 第8章 自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( 教學(xué)視頻:52分鐘)
  8.1 競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  8.2 競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
  8.2.1 kohonen學(xué)習(xí)規(guī)則
  8.2.2 閾值學(xué)習(xí)規(guī)則
  8.3 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)
  8.4 som的學(xué)習(xí)算法
  8.5 學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò)
  8.5.1 lvq1學(xué)習(xí)規(guī)則
  8.5.2 lvq2規(guī)則
  8.6 自組織競爭網(wǎng)絡(luò)相關(guān)函數(shù)詳解
  8.6.1 gridtop——網(wǎng)格拓撲函數(shù)
  8.6.2 hextop——六邊形拓撲函數(shù)
  8.6.3 randtop——隨機拓撲結(jié)構(gòu)函數(shù)
  8.6.4 tritop——三角拓撲函數(shù)
  8.6.5 dist、boxdist、linkdist、mandist——距離函數(shù)
  8.6.6 newc——競爭網(wǎng)絡(luò)
  8.6.7 competlayer——新版競爭網(wǎng)絡(luò)函數(shù)
  8.6.8 newsom——自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)
  8.6.9 selforgmap——新版自組織映射網(wǎng)絡(luò)函數(shù)
  8.6.10 newlvq——學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò)
  8.6.11 lvqnet——新版學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò)函數(shù)
  8.6.12 mapminmax——歸一化函數(shù)
  8.7 自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例
  8.7.1 坐標點的分類(競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))
  8.7.2 坐標點的分類(自組織映射網(wǎng)絡(luò))
 第9章 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( 教學(xué)視頻:51分鐘)
  9.1 離散hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  9.1.1 hopfield網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
  9.1.2 hopfield網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性
  9.1.3 設(shè)計離散hopfield網(wǎng)絡(luò)
  9.2 連續(xù)hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  9.3 elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  9.4 盒中腦模型
  9.5 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)函數(shù)詳解
  9.5.1 newhop——生成一個離散hopfield網(wǎng)絡(luò)
  9.5.2 satlin——飽和線性傳遞函數(shù)
  9.5.3 satlins——對稱飽和線性傳遞函數(shù)
  9.5.4 nnt2hop——更新hopfield網(wǎng)絡(luò)
  9.5.5 newelm——創(chuàng)建elman反饋網(wǎng)絡(luò)
  9.5.6 elmannet——創(chuàng)建elman反饋網(wǎng)絡(luò)(新版本)
  9.6 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例
  9.6.1 二維平面上的聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)
  9.6.2 elman股價預(yù)測
 第10章 隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( 教學(xué)視頻:40分鐘)
  10.1 模擬退火算法
  10.1.1 模擬退火算法的引出
  10.1.2 退火算法的參數(shù)控制
  10.2 boltzmann機
  10.2.1 boltzmann機基本原理
  10.2.2 boltzmann機的學(xué)習(xí)規(guī)則
  10.2.3 boltzmann機的運行步驟
  10.3 sigmoid置信度網(wǎng)絡(luò)
  10.4 matlab模擬退火算法工具
  10.4.1 matlab優(yōu)化工具箱
  10.4.2 模擬退火算法相關(guān)函數(shù)
  10.5 模擬退火算法求解tsp問題
 第11章 用gui設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( 教學(xué)視頻:56分鐘)
  11.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具(nntool)
  11.1.1 nntool界面介紹
  11.1.2 使用nntool建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  11.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類/聚類工具(nctool)
  11.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合工具(nftool)
  11.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別工具(nprtool)
  11.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列工具(ntstool)
  11.6 nntraintool與view
第3篇 實戰(zhàn)篇
 第12章 simulink
  12.1 simulink中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊
  12.2 用gensim生成模塊
  12.2.1 相關(guān)函數(shù)介紹
  12.2.2 gensim使用實例
 第13章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例( 教學(xué)視頻:96分鐘)
  13.1 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)圖像壓縮
  13.1.1 問題背景
  13.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
  13.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮的實現(xiàn)
  13.2 elman網(wǎng)絡(luò)預(yù)測上證股市開盤價
  13.2.1 問題背景
  13.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
  13.2.3 elman網(wǎng)絡(luò)預(yù)測股價的實現(xiàn)
  13.3 徑向基網(wǎng)絡(luò)預(yù)測地下水位
  13.3.1 問題背景
  13.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
  13.3.3 徑向基網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的實現(xiàn)
  13.4 基于bp網(wǎng)絡(luò)的個人信貸信用評估
  13.4.1 問題背景
  13.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
  13.4.3 個人信貸信用評估的實現(xiàn)
  13.5 基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識別
  13.5.1 問題背景
  13.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
  13.5.3 手寫體數(shù)字識別的實現(xiàn)
  13.6 基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機故障診斷
  13.6.1 問題背景
  13.6.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
  13.6.3 柴油機故障診斷的實現(xiàn)
  13.7 基于自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)的亞洲足球水平聚類
  13.7.1 問題背景
  13.7.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
  13.7.3 足球水平聚類的實現(xiàn)

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