【Matlab与神经网络工具箱】是针对使用Matlab进行神经网络建模和模拟的学习资料。Matlab是一款强大的数学计算软件，尤其在矩阵运算、数据分析和可视化方面表现出色。神经网络工具箱是Matlab的一个扩展模块，专为构建、训练和分析神经网络模型设计。
在课程内容中，神经网络被定义为由大量简单计算单元（神经元）组成的非线性系统，这些单元具有学习、记忆和智能处理能力，模拟人脑神经系统。课程涵盖了从基础的神经元和网络结构，如感知机(Perceptron)和线性神经网络(Adaline)，到复杂的后向传播网络(Backpropagation)和自学习规则。此外，还涉及自组织网络，如Hopfield网络和自组织特征映射网络(SOM)。
课程的授课方式强调理论与实践结合，使用Matlab进行实践操作，并布置课后作业，通过电子邮件提交。课程成绩由平时作业（软件为主）和期末开卷考试（概念为主）两部分组成。
推荐的参考书籍包括郑君里的《人工神经网络》、张乃尧和阎平凡的《神经网络与模糊控制》、楼顺天和施阳的《基于Matlab的系统分析与设计——神经网络》以及一些英文文献，提供了深入学习的资源。
Matlab简介部分提到，Matlab由Cleve Moler博士开发，最初是为了简化线性代数问题的求解。现在，Matlab已经发展成为一个功能丰富的平台，包含了矩阵运算、图形绘制、图像处理、互联网和数据库接口等多种工具。神经网络工具箱的引入使得研究人员和工程师能够方便地构建和训练神经网络模型，应用于识别、分类、联想、优化等智能处理任务。
Matlab的神经网络工具箱支持多种类型的神经网络模型，如前馈网络（包括BP网络）、自组织网络（如SOM）、联想记忆网络（如Hopfield网络）等。每个模型都有其独特之处，适用于不同的应用场景。例如，BP网络在模式识别和函数逼近中表现良好，而SOM则擅长数据的聚类和特征提取。
通过这个课程，学生不仅能够掌握神经网络的基本理论，还能熟悉使用Matlab进行实际的神经网络建模，为解决实际问题提供工具和技术支持。随着神经网络研究的热点发展，如模糊神经网络、混沌理论的应用、跨学科交叉研究、小波神经网络、可编程神经网络和硬件实现，Matlab和其神经网络工具箱将继续在科研和工程领域发挥重要作用。
