matlab 神经网络原理与实例精解 陈明著

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matlab 神经网络原理与实例精解 陈明著,留的是百度网盘,高清PDF,文件大于60MB,全书齐 第 1 篇 入门篇 第 1 章 神经网络概述( 教学视频:10 分钟)/2 1.1 人工神经网络简介/2 1.2 神经网络的特点及应用/3 1.2.1 神经网络的特点/3 1.2.2 神经网络的应用/4 1.3 人工神经网络的发展历史/5 1.4 神经网络模型/7 1.5 神经网络的学习方式/9 第 2 章 MATLAB 快速入门( 教学视频:48 分钟)/10 2.1 MATLAB 功能及历史/10 2.1.1 MATLAB 的功能和特点/10 2.1.2 MATLAB 发展历史/12 2.2 MATLAB R2011b 集成开发环境/13 2.2.1 MATLAB 的安装/13 2.2.2 MATLAB 集成开发环境/19 2.2.3 搜索路径设定/21 2.3 MATLAB 语言基础/24 2.3.1 标识符与数组/24 2.3.2 数据类型/28 2.3.3 运算符/34 2.3.4 流程控制/37 2.3.5 M 文件/41 第 3 章 MATLAB 函数与神经网络工具箱( 教学视频:62 分钟)/45 3.1 MATLAB 常用命令/45 3.2 矩阵生成和基本运算/52 3.2.1 zeros 生成全零矩阵/52 3.2.2 ones 生成全 1 矩阵/53 3.2.3 magic 生成魔方矩阵/53 3.2.4 eye 生成单位矩阵/54 3.2.5 rand 生成均匀分布随机数/54 3.2.6 randn 生成正态分布随机数/55 3.2.7 linspace 产生线性等分向量/56 3.2.8 logspace 产生对数等分向量/57 3.2.9 randperm 生成随机整数排列/58 3.2.10 randi 生成整数随机数/59 3.2.11 range 向量的最大/最小值之差/60 3.2.12 minmax 求最大/最小值/60 3.2.13 min/max/mean 求最大/最小值/61 3.2.14 size/length/numel/ndims 矩阵维度相关/62 3.2.15 sum/prod 求和或积/64 3.2.16 var/std 求方差与标准差/66 3.2.17 diag 生成对角矩阵/68 3.2.18 repmat 矩阵复制和平铺/69 3.2.19 reshape 矩阵变维/70 3.2.20 inv/pinv 矩阵求逆/求伪逆/71 3.2.21 rank/det 求矩阵的秩/行列式/73 3.2.22 eig 矩阵的特征值分解/73 3.2.23 svd 矩阵的奇异值分解/74 3.2.24 trace 求矩阵的迹/75 3.2.25 norm 求向量或矩阵的范数/76 3.3 数学函数/78 3.3.1 abs 求绝对值/78 3.3.2 exp/log 指数函数/对数函数/79 3.3.3 log10/log2 常用对数/以 2 为底的对数/79 3.3.4 fix/round/ceil/floor 取整函数/81 3.3.5 mod/rem 取模数/余数/81 3.4 图形相关函数/82 3.4.1 plot 绘制二维图像/82 3.4.2 坐标轴设置函数/83 3.4.3 subplot 同一窗口分区绘图/88 3.4.4 figure/hold 创建窗口/图形保持/88 3.4.5 semilogx/semilogy 单对数坐标图/89 3.4.6 contour/ clabel 曲面等高线/等高线标签/90 3.4.7 gcf/gca/gco 返回当前图形/坐标/对象句柄/91 3.4.8 mesh 绘制三维网格图/92 3.5 神经网络工具箱/92 3.5.1 工具箱函数基本介绍/93 3.5.2 神经网络对象与属性/95 第 2 篇 原理篇 第 4 章 单层感知器( 教学视频:27 分钟)/104 4.1 单层感知器的结构/104 4.2 单层感知器的学习算法/105 4.3 感知器的局限性/108 4.4 单层感知器相关函数详解/108 4.4.1 newp——创建一个感知器/108 4.4.2 train——训练感知器网络/111 4.4.3 sim——对训练好的网络进行仿真/113 4.4.4 hardlim/hardlims——感知器传输函数/114 4.4.5 init——神经网络初始化函数/115 4.4.6 adapt——神经网络的自适应/117 4.4.7 mae——平均绝对误差性能函数/119 4.5 单层感知器应用实例——坐标点的二类模式分类/120 4.5.1 手算/120 4.5.2 使用工具箱函数/127 第 5 章 线性神经

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