Matlab6.5辅助神经网络分析与设计

《Matlab6.5辅助神经网络分析与设计》是一本深度探讨神经网络理论与实践的教程，特别关注了如何利用MATLAB 6.5这一强大的数值计算和仿真平台进行神经网络的设计、训练和应用。MATLAB是MathWorks公司开发的一款广泛应用于科学计算、图像处理、信号处理等领域的软件，而其在神经网络领域的应用更是深入人心。 神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）是一种模仿生物神经元结构和功能的计算模型，通过大量的连接和权重调整来模拟人脑的学习过程，实现对复杂数据的识别、分类和预测。在MATLAB 6.5中，提供了神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），使得用户可以方便地构建、训练和测试各种类型的神经网络，包括前馈网络、循环网络、自组织映射网络等。 本书首先会介绍神经网络的基本概念，如神经元模型、网络结构、学习规则等，帮助读者建立起神经网络的理论基础。接着，将深入讲解MATLAB 6.5的神经网络工具箱，包括网络创建、训练函数选择、网络参数调整等方面，使读者能够熟练操作这个强大的工具。 在设计神经网络时，选择合适的网络结构至关重要。书中会讨论各种网络架构，如感知器、多层前馈网络（MLP）、径向基函数网络（RBF）、Hopfield网络等，以及它们各自适用的问题场景。同时，书中还会详细介绍训练算法，如反向传播（Backpropagation）、 resilient propagation、 conjugate gradient 等，以及如何在MATLAB 6.5中实现这些算法。 除了理论知识，书中还包含大量实例，涵盖数据预处理、网络训练、误差分析、网络优化等实际操作环节。这些实例旨在帮助读者将理论知识转化为实际技能，解决实际问题。例如，可能会涉及分类问题，如手写数字识别；或者回归问题，如股票价格预测；甚至可能涉及到非线性系统的建模和控制。 此外，书中还会讨论神经网络的可视化，包括网络结构图的绘制、训练过程的监控、结果的可视化展示等，这对于理解和优化网络性能非常有帮助。同时，书中可能还会介绍如何使用MATLAB的脚本语言（M文件）和函数来编写自定义的神经网络程序，提高代码的可读性和复用性。 《Matlab6.5辅助神经网络分析与设计》是一本结合理论与实践的教材，旨在通过MATLAB 6.5这一强大的平台，帮助读者掌握神经网络的原理、设计方法和应用技巧。通过学习本书，读者不仅可以深入理解神经网络，还能熟练运用MATLAB进行神经网络的建模和分析，为科研或工程应用打下坚实的基础。