神经网络理论与MATLAB7实现

本书以最新推出的MATLAB 7中的神经网络工具箱4.0.3版本为基础，共分为以下几个部分：

第一部分：MATLAB 7和神经网络的基础知识。

第二部分：各类型神经网络工具箱函数及实例。

第三部分：各类型神经网络理论及MATLAB实现。

第四部分：神经网络控制理论及应用设计。

第五部分：神经网络的图形用户界面GUI。

第六部分：基于神经网络的故障诊断。

第七部分：基于神经网络的预测。

第八部分：基于神经网络的模糊控制。

第九部分：基于神经网络的自适应噪声抵消技术。

本书适合理工科各专业的高年级本科生、研究生学习神经网络的辅助教材，也可前两章介绍了MATLAB 7和神经网络的基础知识，并对神经网络工具箱的重要函数分门别类地进行了详细介绍，并给出了完整的示例。从第3章到第5章，分别介绍了几种比较重要的神经网络类型，包括感知器、...

作者简介

●MATB7和神经网络的基础知识　　●各类型神经网络工具箱函数及实例　　●各类型神经网络理论及MATLAB实现　　●神经网络控制理论及应用设计　　●神经网络的图形用户界面GUI　　●基于神经网络的故障诊断　　●基于神经网络的预测　　●基于神经网络的模糊控制　　●基于神经网络的自适应噪声抵消技术。读者对象：　　本书可作为理工科各专业的高年级本科生、研究生学习神经网络的辅助教材，也可作为研究和应用这一领域的科技工作者的参考书。　　本书是“MATLAB应用技术”系列丛书之一，以最新推出的MATLAB7中的神经网络工具箱4.0.3版本为基础。本书前两章介绍了MATLAB7和神经网络的基础知识，对神经网络工具箱的重要函数分门别类地进行了详细介绍，并给出了完整的示例。从第3章到第5章，分别介绍了几种比较重要的神经网络类型，包括感知器、线性网络和BP网络等，并介绍了这些网络的结构及学习算法，以及MATLAB的实现方法。第6章介绍了神经网络的图形用户界面。后5章分别讲述了如何利用神经网络工具箱解决控制、故障诊断、预测和有源消声等应用领域中的实际问题。　　本书可作为理工科各专业的高年级本科生、研究生学习神经网络的辅助教材，也可作为研究和应用这一领域的科技工作者的参考书。