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面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用.pdf

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tan6970 内容不错,而且扫描也可以
2014-11-15
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hanwujueqi 一直在找神经网络的入门教程,这本书很好,扫描的也很清晰,谢谢分享
2012-08-28
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面向MATLAB工具箱神经网络理论应用

本书利用目前国际上流行通用的MATLAB环境,结合神经网络工具箱4.0版本,在深入浅出地介绍人工神经网络中的各种典型网络如:感知器、自适应线性元件、反向传播网络、反馈网络、自组织竞争网络、特性图等人工神经网络结构、功能、学习规则以及训练过程的基础上,利用MATLAB工具箱进行网络的设计与应用,给出各种神经网络在不同应用中的网络性能分析与直观的图形结果。使读者更加透彻地了解各种神经网络的性能及其优缺点,从而达到正确、合理和充分应用人工神经网络的目的。 本书可作为计算机、电子学、信息科学、通讯控制等专业的高年级本科生、研究生以及其他专业科技人员学习神经网络或学习MATLAB及其神经网络工具箱式的教材或工具箱。

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MATLAB工具箱神经网络理论应用程序源代码

《MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》程序源代码,值得学习!

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面向matlab工具箱神经网络理论应用.

面向matlab工具箱的神经网络理论与应用.,面向matlab工具箱的神经网络理论与应用.

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面向MATLAB工具箱神经网络理论应用课件

面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用课件面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用课件

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面向MATLAB工具箱神经网络理论应用

面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用 面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用

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面向Matlab工具箱神经网络理论应用

是关于matlab 神经网络工具箱使用的参考书籍,十分实用,有效。给出了一项案例应用。

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面向MATLAB工具箱神经网络理论应用.rar

面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用

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面向matlab工具箱神经网络理论应用源代码

面向matlab工具箱的神经网络理论与应用源代码。

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面向matlab工具箱神经网络理论应用.zip

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面向MATLAB工具箱神经网络理论应用(reading).pdf

面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用

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神经网络理论matlab7实现PDF电子书+源代码

这是神经网络理论与matlab7实现的Pdf电子书与源代码,大家可以参考一下

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面向MATLAB工具箱神经网络理论应用_10206284

面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用电子文档,包含了神经网络基本原理和各种神经网络的搭建,训练方法。

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面向MATLAB工具箱神经网络理论应用》源代码

《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》一书的所有源代码,及分类说明

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面向Matlab工具箱神经网络理论应用

面向Matlab工具箱的神经网络理论与应用 教材 感知器 自适应线性元件 反向传播网络 反馈网络

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面向Matlab工具箱神经网络理论应用(全文)

面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用 <br>作者:丛爽 老师<br>出版社:中国科学技术大学出版社<br>版权归原作者所有

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面向matlab工具箱神经网络理论应用

本书最主要的特点在于在阐述最典型的人工神经网络理论的基础上,通过MATLAB环境下提供的神经网络工具箱进行例题的演示与应用,从而使得初学者能够直观地通过或图形或训练特性对神经网络的功能及其应用有较深入和透彻的了解,同时也更加有助于问题的解决。 本书利用目前国际上流行通用的MATLAB 7.0环境,结合神经网络工具箱4.0.6版本,分别从网络构造、基本原理、学习规则以及训练过程和应用局限性几个方面,通过多层次、多方面的分析与综合,深入浅出地介绍了人工神经网络中的各种典型网络,以及各种不同神经网络之间在原理和特性等方面的不同点与相同点。 本书可作为计算机、电子学、信息科学、通讯以及自动控制等专业的高年级本科生、研究生以及其他专业科技人员学习神经网络或MATLAB环境下神经网络工具箱时的教材或参考书。

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面向MATLAB工的神经网络理论应用

面向MATLAB工的神经网络理论与应用,有很多程序内容

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神经网络理论与MATLAB7实现.part1 (PDF)

第1章 概述 神经网络理论与MATLAB7实现.part2的下载地址: http://download.csdn.net/source/663497 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2.3 Editor/Debugger窗口 1.2.4 MATLAB帮助系统 1.2.5 神经网络工具箱快速入门 1.3 神经网络发展史 1.3.1 初期阶段 1.3.2 停滞期 1.3.3 黄金时期 1.3.4 发展展望 1.4 神经网络模型 1.4.1 神经元结构模型 1.4.2 神经网络的互连模式 1.5 神经网络的特性及实现 1.6 小结 第2章 神经网络工具箱函数及实例 2.1 概述 2.2 神经网络工具箱中的通用函数 2.2.1 神经网络仿真函数sim 2.2.2 神经网络训练及学习函数 2.2.3 神经网络初始化函数 2.2.4 神经网络输入函数 2.2.5 神经网络传递函数 2.2.6 其他重要函数 2.3 感知器的神经网络工具箱函数 2.3.1 感知器创建函数 2.3.2 显示函数 2.3.3 性能函数 2.4 BP网络的神经网络工具箱函数 2.4.1 BP网络创建函数 2.4.2 神经元上的传递函数 2.4.3 BP网络学习函数 2.4.4 BP网络训练函数 2.4.5 性能函数 2.4.6 显示函数 2.5 线性网络的神经网络工具箱函数 2.5.1 线性网络创建和设计函数 2.5.2 学习函数 2.6 自组织竞争网络的神经网络工具箱函数 2.6.1 神经网络创建函数 2.6.2 传递函数 2.6.3 距离函数 2.6.4 学习函数 2.6.5 初始化函数 2.6.6 权值函数 2.6.7 显示函数 2.6.8 结构函数 2.7 径向基网络的神经网络工具箱函数 2.7.1 神经网络创建函数 2.7.2 转换函数 2.7.3 传递函数 2.8 反馈网络的神经网络工具箱函数 2.8.1 Hopfield网络的工具箱函数 2.8.2 Elman网络的工具箱函数 2.9 小结 第3章 前向型神经网络理论及MATLAB实现 3.1 感知器网络及MATLAB实现 3.1.1 单层感知器网络 3.1.2 多层感知器 3.2 BP网络及MATLAB实现 3.2.1 BP网络理论 3.2.2 BP网络的MATLAB设计 3.3 线性神经网络及MATLAB实现 3.3.1 线性神经网络的结构 3.3.2 线性神经网络的学习 3.3.3 线性网络的MATLAB仿真 3.4 径向基函数网络及MATLAB实现 3.4.1 径向基网络结构 3.4.2 径向基函数的学习过程 3.4.3 RBF网络应用实例 3.4.4 基于RBF网络的非线性滤波 3.4.5 基于GRNN的函数逼近 3.4.6 基于概率神经网络的分类 3.5 GMDH网络及MATLAB实现 3.5.1 GMDH网络理论 3.5.2 GMDH网络的训练 3.5.3 基于GMDH网络的预测 3.6 小结 第4章 反馈型神经网络理论及MATLAB实现 4.1 Elman神经网络及应用 4.1.1 Elman神经网络结构 4.1.2 Elman神经网络的学习过程 4.1.3 Elman神经网络的工程应用 4.1.4 基于Elman网络的空调负荷预测 4.2 Hopfield神经网络及MATLAB实现 4.2.1 Hopfield网络描述 4.2.2 Hopfield网络的学习过程 4.2.3 几个重要结论 4.2.4 Hopfield网络的MATLAB开发 4.2.5 基于Hopfield网络的数字识别 4.3 CG网络模型及应用 4.3.1 CG神经网络理论 4.3.2 基于CG网络的有限元分析 4.4 盒中脑(BSB)模型及MATLAB实现 4.4.1 BSB神经网络模型描述 4.4.2 BSB的MATLAB实现 4.5 双向联想记忆(BAM)及MATLAB实现 4.5.1 Kosko型BAM网络模型 4.5.2 BAM网络的实例分析 4.6 回归BP网络及应用 4.6.1 回归BP网络概述 4.6.2 基于回归BP网络的房价预测 4.7 Boltzmann机网络及仿真 4.7.1 BM网络的基本结构 4.7.2 BM模型的工作规则和学习规则 4.7.3 BM网络的MATLAB仿真 4.8 小结 第5章 自组织与LVQ神经网络理论及MATLAB实现 5.1 自组织竞争网络及MATLAB实现 5.1.1 基本竞争型神经网络概述 5.1.2 自组织竞争网络的应用 5.2 自组织特征映射(SOM)神经网络及MATLAB实现 5.2.1 SOM网络的结构 5.2.2 SOM网络学习算法 5.2.3 基于SOM网络的土壤分类 5.2.4 基于SOM网络的人口分类 5.3 自适应共振理论模型(ART)及MATLAB实现 5.3.1 ART-1型网络模型描述 5.3.2 ART-1网络的学习及工作过程 5.3.3 ART-1网络的应用实例 5.4 学习矢量量化(LVQ)神经网络及MATLAB实现 5.4.1 LVQ网络的结构 5.4.2 LVQ网络的学习规则 5.4.3 基于LVQ网络的模式识别 5.5 对向传播网络(CPN)及MATLAB实现 5.5.1 CPN概述 5.5.2 CPN应用实例 5.6 小结 第6章 图形用户界面GUI 第7章 神经网络控制理论及应用设计 第8章 基于神经网络的故障诊断 第9章 基于神经网络的预测 第10章 基于神经网络的模糊控制 参考文献

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神经网络理论与MATLAB R2007实现(PDF) part1

本书是“MATLAB应用技术”系列丛书之一,本书前两章介绍了MATLAB R2007和神经网络的基础知识。第3章到第5章分别介绍了几类比较重要的神经网络类型,包括前向网络、自组织映射网络、反馈网络等,并且介绍了这些网络的结构及学习算法,以及利用MATLAB函数的实现方法。第6章介绍了神经网络的图形用户界面和新增加的数据拟合的图形用户界面。后5章结合实例,分别讲述了如何利用神经网络工具箱来解决控制、故障诊断、预测和有源消声等应用领域中的实际问题。

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神经网络原理(S.Haykin)-高清PDF扫描版-带目录可跳转

本书包含四个组成部分: 导论、监督学习、无监督学习、神经网络动力学模型。 本书来源网络,请支持正版,如有侵权请联系我或管理员删除

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