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2.3.1概述 2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析 2.4基于概率神经网络的故障诊断 2.4.1概述 2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析 2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断 2.5.1概述 2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析 2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析 2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断 2.6.1概述 2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析 第3章BP网络算法分析与工程应用 3.1数值优化的BP网络训练算法 3.1.1拟牛顿法 3.1.2共轭梯度法 3.1.3LevenbergMarquardt法 3.2BP网络的工程应用 3.2.1BP网络在分类中的应用 3.2.2函数逼近 3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计 3.2.4模式识别 第4章神经网络算法分析与实现 4.1Elman神经网络 4.1.1Elman神经网络结构 4.1.2Elman神经网络的训练 4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现 4.2Boltzmann机网络 4.2.1BM网络结构 4.2.2BM网络的规则 4.2.3用BM网络解TSP 4.2.4BM网络的MATLAB实现 4.3BSB模型 4.3.1BSB神经模型概述 4.3.2BSB的MATLAB实现 第5章预测控制算法分析与实现 5.1系统辨识 5.2自校正控制 5.2.1单步输出预测 5.2.2最小方差控制 5.2.3最小方差间接自校正控制 5.2.4最小方差直接自校正控制 5.3自适应控制 5.3.1MIT自适应律 5.3.2MIT归一化算法 第6章改进的广义预测控制算法分析与实现 6.1预测控制 6.1.1基于CARIMA模型的JGPC 6.1.2基于CARMA模型的JGPC 6.2神经网络预测控制的MATLAB实现 第7章SOFM网络算法分析与应用 7.1SOFM网络的生物学基础 7.2SOFM网络的拓扑结构 7.3SOFM网络学习算法 7.4SOFM网络的训练过程 7.5SOFM网络的MATLAB实现 7.6SOFM网络在实际工程中的应用 7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用 7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用 第8章几种网络算法分析与应用 8.1竞争型神经网络的概念与原理 8.1.1竞争型神经网络的概念 8.1.2竞争型神经网络的原理 8.2几种联想学习规则 8.2.1内星学习规则 8.2.2外星学习规则 8.2.3科荷伦学习规则 第9章Hopfield神经网络算法分析与实现 9.1离散Hopfield神经网络 9.1.1网络的结构与工作方式 9.1.2吸引子与能量函数 9.1.3网络的权值设计 9.2连续Hopfield神经网络 9.3联想记忆 9.3.1联想记忆网络 9.3.2联想记忆网络的改进 9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现 第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现 10.1学习向量量化网络 10.1.1LVQ网络模型 10.1.2LVQ网络学习算法 10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现 10.2对向传播网络 10.2.1对向传播网络概述 10.2.2CPN网络学习及规则 10.2.3对向传播网络的实际应用 第11章NARMAL2控制算法分析与实现 11.1反馈线性化控制系统原理 11.2反馈线性控制的MATLAB实现 11.3NARMAL2控制器原理及实例分析 11.3.1NARMAL2控制器原理 11.3.2NARMAL2控制器实例分析 第12章神经网络函数及其导函数 12.1神经网络的学习函数 12.2神经网络的输入函数及其导函数 12.3神经网络的性能函数及其导函数 12.3.1性能函数 12.3.2性能函数的导函数 第13章Simulink神经网络设计 13.1Simulink交互式仿真集成环境 13.1.1Simulink模型创建 13.1.2Simulink建模操作 13.1.3Simulink参数设置 13.1.4简单的Simulink例子 13.2Simulink神经网络模块 13.2.1传递函数模块库 13.2.2网络输入模块库 13.2.3权值设置模块库 13.2.4处理模块库 13.2.5控制系统模块库 13.3Simulink神经网络设计 13.3.1模型构建 13.3.2模型仿真 13.3.3修改信号源 第14章BP神经元模型与应用案例 14.1BP神经元及其模型 14.2BP网络的学习 14.2.1BP网络学习算法 14.2.2BP网络学习算法的比较 14.3BP网络的局限性 14.4BP网络的MATLAB程序应用举例 14.4.1BP网络设计的基本方法 14.4.2BP网络应用举例 第15章自适应共振网络算法分析与应用 15.1ART1网络 15.1.1网络系统结构 15.1.2ATR1网络运行过程 15.1.3ATR1学习算法 15.1.4ART1网络应用 15.2ART2网络 15.2.1网络结构与运行原理 15.2.2网络的数学模型与学习算法 15.2.3ART2网络在系统辨识中的应用 第16章径向基网络算法分析与应用 16.1正则化理论及正则化RBF网络 16.1.1正则化理论 16.1.2正则化RBF网络 16.2径向基神经网络结构 16.2.1径向基神经元模型 16.2.2径向基神经网络模型 16.3径向基神经网络学习 16.4径向基神经网络的工程应用 16.4.1函数逼近 16.4.2散布常数对径向基网络的影响 16.5广义回归神经网络 16.5.1GRNN网络结构 16.5.2GRNN网络工作原理 16.6概率神经网络 16.6.1PNN网络结构 16.6.2PNN网络工作原理 16.6.3应用PNN进行变量分类 第17章感知器算法分析与实现 17.1单层感知器模型 17.2单层感知器的学习算法 17.3感知器的局限性 17.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真 17.4.1感知器神经网络设计的基本方法 17.4.2单层感知器神经网络的应用举例 17.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真 17.5.1多层感知器神经网络的设计方法 17.5.2多层感知器神经网络的应用举例 17.6用于线性分类问题的进一步讨论 17.6.1决策函数与决策边界 17.6.2感知器的决策函数与决策边界 第18章线性网络与BP网络工具箱函数及其应用 18.1线性神经网络工具箱函数 18.1.1创建函数及其应用 18.1.2学习函数及其应用 18.1.3性能函数及其应用 18.1.4权积函数及其应用 18.1.5初始化函数 18.2BP神经网络工具箱函数 18.2.1创建函数及其应用 18.2.2传递函数及其应用 18.2.3学习函数及其应用 18.2.4性能函数及其应用 18.2.5训练函数及其应用 18.2.6显示函数及其应用 第19章BP网络算法分析与实现 19.1BP神经网络模型 19.2BP神经网络算法 19.2.1SDBP算法 19.2.2MOBP算法 19.2.3VLBP算法 19.2.4RPROP算法 19.2.5CGBP算法 19.3BP网络设计 19.4BP神经网络局限性 19.5BP神经网络算法改进 19.5.1附加动量法 19.5.2有自适应lr的梯度下降法 19.5.3弹性梯度下降法 第20章自组织网络工具箱函数及其应用 20.1创建函数 20.2传递函数 20.3距离函数 20.4学习函数 20.5初始化函数 20.6训练函数 20.7显示函数 20.8权值函数 20.9结构函数 第21章线性网络算法分析与实现 21.1线性神经网络结构 21.2线性神经网络学习 21.3线性神经网络训练 21.4线性神经网络的MATLAB实现 21.5线性神经网络的局限性 21.5.1超定系统 21.5.2不定系统 21.5.3线性相关向量 21.5.4学习速率过大 第22章神经网络工具箱函数及其应用 22.1径向基神经网络工具箱函数 22.1.1创建函数 22.1.2变换函数 22.1.3传递函数 22.1.4距离函数 22.2Hopfield神经网络工具箱函数 22.2.1传输函数 22.2.2学习函数 22.3Elman神经网络工具箱函数 22.4学习向量量化网络工具箱函数 22.4.1创建函数 22.4.2显示函数 第23章感知器网络算法分析与实现 23.1单层感知器 23.1.1单层感知器模型 23.1.2感知器功能 23.1.3网络结构 23.1.4感知器算法 23.1.5网络的训练 23.1.6单层感知器实现 23.1.7感知器局限性 23.2多层感知器 23.2.1多层感知器介绍 23.2.2多层感知器实现 23.3感知器神经网络的MATLAB实现 第24章神经网络工具箱函数分析与应用 24.1权值和阈值初始化函数 24.2训练和自适应调整函数 第25章自组织竞争网络算法分析与应用 25.1自组织竞争网络结构 25.2自组织竞争网络学习规则 25.2.1Kohonen权值学习规则 25.2.2阈值学习规则 25.3网络训练 25.4竞争型网络存在的问题 25.5竞争型网络的工程应用 第26章小波神经网络在交通流量预测中的应用 26.1小波变换概述 26.2小波神经网络的定义 26.3小波神经网络的理论 26.4小波神经网络的结构 26.5小波神经网络用于交通流量预测 第27章模糊神经网络算法分析与应用 27.1模糊神经网络 27.2几种常用模型的模糊神经网络 27.2.1Mamdani模型模糊神经网络 27.2.2TakagiSugeno模型模糊神经网络 27.2.3模糊神经网络的函数 27.2.4模糊神经网络的应用 27.2.5神经模糊系统的图形界面 第28章感知器网络工具箱函数及其应用 28.1创建函数 28.2初始化函数 28.3显示函数 28.4仿真函数 28.5性能函数 28.6训练函数 28.7学习函数 28.8传递函数 附录AMATLAB R2016a安装说明 参考文献 內容試閱： 前言 人工神经网络Artificial Neural Network，ANN也简称为神经网络NN或连接模型Connectionist Model，是对人脑或自然神经网络Natural Neural Network若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。国际著名的神经网络研究专家、第一家神经计算机公司的创立者Hecht Nielsen给人工神经网络下的定义是： 人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作状态响应而进行信息处理。这一定义是恰当的。 目前神经网络研究方法已形成多个流派，最富有成果的研究工作包括多层网络BP算法、Hopfield网络模型、自适应共振理论、自组织特征映射理论等。人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出来的。它虽然反映了人脑功能的基本特征，但远不是自然神经网络的逼真描写，而只是它的某种简化抽象和模拟。 MATLAB中所搭配的Neural Network Toolbox，将神经网络领域研究的成果完整覆盖，它以人工神经网络理论为基础，用MATLAB语言构造出典型神经网络的激活函数，如S型、线性、竞争层、饱和线性等激活函数，使设计者对所选定网络输出的计算变成对激活函数的调用。另外，根据各种典型的修正网络权值的规则，加上网络的训练过程，用MATLAB编写出各种网络设计与训练的子程序，网络的设计者则可以根据自己的需要去调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序，使自己能够从烦琐的编程中解脱出来，集中精力去思考问题和解决问题，从而提高效率和解题质量。 本书结合神经网络设计应用的实例，详细介绍了MATLAB在神经网络分析、设计中的方法与过程。本书具有以下特点： 1 内容翔实，实用性强，书中每介绍一个案例都给出了详细说明，使读者能快速掌握MATLAB在具体案例中的应用。 2 书中大量的例题均选自国内高校广泛使用的神经网络设计应用的经典案例，极具典型性与参考价值，还可供读者上机进行实践训练或实验使用。 3 文字叙述清楚，概念阐述准确，深入浅出，通俗易懂，方便自学。 全书分为28章，其主要内容概述如下：  线性神经网络的工程应用；  神经网络预测的实例分析；  BP网络算法分析与工程应用；  神经网络算法分析与实现；  预测控制算法分析与实现；  改进的广义预测控制算法分析与实现；  SOFM网络算法分析与应用；  几种网络算法分析与应用；  Hopfield网络算法分析与实现；  学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现；  NARMAL2控制算法分析与实现；  神经网络工具箱函数及其应用；  Simulink神经网络设计；  BP神经元模型与应用案例；  自适应共振网络算法分析与应用等。 本书主要由方清城编写，参加编写的还有张基荣、陈华林、林彦佳、廖文辉、栾颖、周品、曾虹雁、邓俊辉、陈添威、邓耀隆、高永崇、李嘉乐、李锦涛、梁朗星、梁志成、许兴杰、赵书兰、张金林。 本书可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书，也可以作为高等院校电子信息、通信工程及自动控制等学科的本科生与研究生的学习用书。 由于时间仓促，加之作者水平有限，所以书中疏漏之处在所难免。在此，诚恳地期望得到各领域的专家和广大读者的批评指正。 作者 2017年9月

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