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顾艳春 著

图书标签:

• MATLAB
• 神经网络
• 深度学习
• 应用
• 设计
• 实例
• R2016a
• 模式识别
• 人工智能
• 机器学习

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121333293

版次：1

商品编码：12297804

包装：平装

丛书名： MATLAB仿真应用精品丛书

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：468

字数：749000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：计算机、电子、信息科学、通信及自动控制等专业的高年级本科生、研究生，以及相关领域科技人员、工程技术人员。

全书共27个案例，从实用角度出发，详尽地讲述感知器网络、线性神经网络、RBF神经网络、BP神经网络、反馈神经网络及自组织神经网络等内容，扩展介绍神经网络在其他工程领域的实际应用。

内容简介

本书以MATLAB R2016a为平台，通过专业技术与大量典型实例相结合，介绍了各种典型网络的训练过程和实际应用。全书共27个案例，从实用角度出发，详尽地讲述感知器网络、线性神经网络、RBF神经网络、BP神经网络、反馈神经网络及自组织神经网络等内容，扩展介绍神经网络在其他工程领域的实际应用。本书可作为科研人员及工程技术人员的参考用书，也可作为本科生和研究生的学习用书。

作者简介

顾艳春，男，华南理工计算机应用硕士，中山大学博士，佛山科学技术学院计算机系副主任。发表文章10余篇，承担和参与国家自然科学基金、科技厅项目7项，参与多项横向课题的研究。精通MATLAB，具备丰富实践和写作经验。

目录

目 录
第1章 RBF神经网络的实际应用 1
1．1 用于曲线拟合的RBF神经网络 1
1．2 径向基网络实现非线性函数回归 10
1．3 CRNN网络应用 13
1．4 PNN网络应用 15
1．5 RBF神经网络的优缺点 19
第2章 SOM网络算法分析与应用 22
2．1 SOM网络的生物学基础 22
2．2 SOM网络的拓扑结构 22
2．3 SOM网络的权值调整 23
2．4 SOM网络的MATLAB实现 26
2．5 SOM网络的应用 33
第3章 线性网络的实际应用 45
3．1 线性化建模 45
3．2 模式分类 50
3．3 消噪处理 51
3．4 系统辨识 54
3．5 系统预测 55
第4章 BP网络算法分析与应用 61
4．1 BP网络模型 61
4．2 BP网络学习算法 62
4．2．1 BP网络学习算法 62
4．2．2 BP网络学习算法的比较 67
4．3 BP神经网络特点 68
4．4 BP网络功能 68
4．5 BP网络实例分析 68
第5章 神经网络在选址与地震预测中的应用 78
5．1 配送中心选址 78
5．2 地震预报 81
5．2．1 问题概述 82
5．2．2 网络设计 83
5．2．3 网络训练与测试 83
5．2．4 网络实现 88
第6章 模糊神经网络的算法分析与实现 91
6．1 模糊神经网络的形式 91
6．2 神经网络和模糊控制结合的优点 92
6．3 神经模糊控制器 92
6．4 神经模糊控制器的学习算法 95
6．5 模糊神经网络MATLAB函数 97
6．5．1 模糊神经系统的建模函数 97
6．5．2 采用网格分割方式生成模糊推理系统函数 102
6．6 MATLAB模糊神经推理系统的图形用户界面 103
第7章 BP网络的典型应用 107
7．1 数据归一化方法 107
7．2 提前终止法 109
7．3 BP网络的局限性 111
7．4 BP网络典型应用 112
7．4．1 用BP网络估计胆固醇含量 112
7．4．2 线性神经网络在信号预测中的应用 115
第8章 线性神经网络算法分析与实现 120
8．1 线性神经网络工具箱函数 120
8．1．1 创建函数 120
8．1．2 学习函数 122
8．1．3 性能函数 124
8．2 线性神经网络模型及结构 125
8．3 线性神经网络的学习算法与训练 126
8．3．1 线性神经网络的学习算法 126
8．3．2 线性神经网络的训练 128
8．4 线性神经网络的滤波器 130
第9章 感知器网络算法分析与实现 133
9．1 单层感知器 133
9．1．1 单层感知器模型 133
9．1．2 单层感知器功能 134
9．1．3 单层感知器结构 136
9．1．4 单层感知器学习算法 137
9．1．5 单层感知器训练 138
9．1．6 单层感知器局限性 139
9．1．7 单层感知器的MATLAB实现 140
9．2 多层感知器 147
9．2．1 多层感知器模型 147
9．2．2 多层感知器设计方法 147
9．2．3 多层感知器的MATLAB实现 148

第10章 神经网络工具箱函数分析与应用 153
10．1 神经网络仿真函数 153
10．2 神经网络训练函数 155
10．2．1 train 156
10．2．2 trainb函数 156
10．3 神经网络学习函数 158
10．4 神经网络初始函数 161
10．5 神经网络输入函数 163
10．6 神经网络的传递函数 165
10．7 神经网络求点积函数 168
第11章 BM网络与BSB网络算法分析与实现 169
11．1 Boltzmann神经网络 169
11．1．1 BM网络的基本结构 169
11．1．2 BM模型的学习 169
11．1．3 BM网络的实现 172
11．2 BSB神经网络 174
第12章 感知器网络工具箱函数及其应用 177
12．1 创建函数 177
12．2 显示函数 180
12．3 性能函数 181
第13章 RBF神经网络算法分析与应用 186
13．1 RBF神经网络模型 186
13．2 RBF网的数学基础 188
13．2．1 内插问题 188
13．2．2 正则化网络 189
13．3 RBF神经网络的学习算法 190
13．3．1 自组织选取中心法 190
13．3．2 梯度训练方法 191
13．3．3 正交最小二乘（OLS）学习算法 192
13．4 其他RBF神经网络 193
13．4．1 广义回归神经网络 193
13．4．2 泛化回归神经网络 194
13．4．3 概率神经网络 195
13．5 RBF神经网络MATLAB函数 196
13．5．1 创建函数 196
13．5．2 权函数 199
13．5．3 输入函数 200
13．5．4 传递函数 201
13．5．5 mse函数 201
13．5．6 变换函数 202
第14章 Simulink神经网络应用 204
14．1 Simulink神经网络仿真模型库 204
14．2 Simulink神经网络应用 208
第15章 ART网络与CP网络算法分析与应用 213
15．1 ART-1型网络 213
15．1．1 ART-1型网络结构 213
15．1．2 ART-1网络学习过程 215
15．1．3 ART-1网络的应用 216
15．2 ART-2型网络 218
15．2．1 网络结构与运行原理 219
15．2．2 网络的数学模型与学习算法 220
15．2．3 ART-2型网络在系统辨识中的应用 222
15．3 CP神经网络概述 223
15．3．1 CP网络学习 224
15．3．2 CP网络应用 225
第16章 Hopfield网络算法分析与实现 231
16．1 Hopfield神经网络 231
16．1．1 离散型Hopfield网络 231
16．1．2 DHNN的动力学稳定性 234
16．1．3 网络权值的学习 236
16．1．4 联想记忆功能 239
16．2 连续型Hopfield网络 240
16．3 Hopfield神经网络的应用 242
16．3．1 Hopfield神经网络函数 242
16．3．2 Hopfield神经网络的应用 245
第17章 LVQ网络算法分析与应用 259
17．1 LVQ神经网络的结构 259
17．2 LVQ神经网络的学习算法 260
17．2．1 LVQ1算法 260
17．2．2 LVQ2算法 260
17．3 LVQ神经网络的特点 261
17．4 LVQ神经网络的MATLAB函数 262
17．5 LVQ神经网络的应用 264
第18章 自组织网络算法分析与实现 269
18．1 竞争学习的概念 270
18．2 竞争学习规则 271
18．3 竞争学习原理 272
18．4 竞争神经网络MATLAB实现 275
18．5 竞争型神经网络存在的问题 279
第19章 Elman网络算法分析与应用 280
19．1 Elman神经网络结构 280
19．2 Elman神经网络权值修正的学习算法 281
19．3 Elman网络稳定性推导 282
19．4 对角递归网络稳定时学习速率的确定 283
19．5 Elman神经网络在数据预测中的应用 284
第20章 BP网络工具箱函数及其应用 288
20．1 创建函数 289
20．2 传递函数 291
20．3 学习函数 293
20．4 训练函数 294
20．5 性能函数 297
20．6 显示函数 298
第21章 神经网络在实际案例中的应用 300
21．1 农作物虫情预测 300
21．1．1 虫情预测原理 300
21．1．2 网络实现 301
21．2 人脸识别 304
21．2．1 模型建立 305
21．2．2 网络实现 306
第22章 神经网络工具箱函数分析与应用 310
22．1 神经网络的构建函数 310
22．2 神经网络的应用函数 324
第23章 线性神经网络算法分析与设计 330
23．1 线性神经网络结构 330
23．2 线性神经网络设计 331
23．3 自适应滤波线性神经网络 333
23．4 线性神经网络的局限性 335
23．5 线性神经网络的MATLAB应用举例 336
第24章 神经网络工具箱函数及实例分析 342
24．1 传递函数及其导函数 342
24．1．1 传递函数 342
24．1．2 传递函数的导函数 349
24．2 距离函数 354
24．3 权值函数及其导函数 356
24．3．1 权值函数 357
24．3．2 权值函数的导函数 358
24．4 结构函数 359
24．5 分析函数 361
24．6 转换函数 362
24．7 绘图函数 368
24．8 数据预处理和后处理函数 375
第25章 神经网络的工程应用 383
25．1 线性神经网络在线性预测中的应用 383
25．2 神经模糊控制在洗衣机中的应用 385
25．2．1 洗衣机的模糊控制 385
25．2．2 洗衣机的神经网络模糊控制器的设计 387
25．3 模糊神经网络在配送中心选址中的应用 391
25．4 Elman神经网络在信号检测中的应用 394
25．5 神经网络在噪声抵消系统中的应用 397
25．5．1 自适应噪声抵消原理 397
25．5．2 噪声抵消系统的MATLAB仿真 399
第26章 神经网络算法分析与工具箱应用 402
26．1 网络对象属性 404
26．1．1 结构属性 404
26．1．2 子对象结构属性 408
26．1．3 函数属性 411
26．1．4 权值和阈值 413
26．1．5 参数属性 415
26．1．6 其他属性 415
26．2 子对象属性 416
26．2．1 输入向量 416
26．2．2 网络层 417
26．2．3 输出向量 422
26．2．4 阈值向量 422
26．2．5 输入权值向量 424
26．2．6 目标向量 427
26．2．7 网络层权值向量 428
第27章 自定义函数及其应用 432
27．1 初始化函数 432
27．2 学习函数 435
27．3 仿真函数 440
27．3．1 传递函数 440
27．3．2 传递函数导数函数 443
27．3．3 网络输入函数 444
27．3．4 网络输入导函数 446
27．3．5 权值函数 448
27．3．6 权值导数函数 450
27．4 自组织函数 452
27．4．1 拓扑函数 452
27．4．2 距离函数 454
参考文献 456

前言/序言

前 言

1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。近年来，人工神经网络正在模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络是通过对人脑的基本单元—神经元的建模和连接，探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。神经网络的一个重要特性是它能够从环境中学习，并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中。神经网络的学习是一个过程，在其所处环境的激励下，相继给网络输入一些样本模式，并按照一定的规则（学习算法）调整网络各层的权值矩阵，待网络各层权值都收敛到一定值，学习过程结束，之后就可以用生成的神经网络来对真实数据分类。

神经网络在很多领域中已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合，以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。目前，这方面的工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。

MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图像处理、动画和表达式作图，可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能进行了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时，对一些特殊的可视化要求（例如图形对话等），MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外，新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上做了很大的改进，可以满足对这方面有特殊要求的用户的需求。

MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。MATLAB在很多领域，如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通信、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。

一种语言之所以能够如此迅速地普及和应用，显示出如此旺盛的生命力，是因为它有着不同其他语言的特点。正如C语言等高级语言使人们摆脱了需要直接对计算机硬件资源进行操作的要求，被称为第四代计算机语言的MATLAB（简称M语言），利用其丰富的函数资源和工具箱资源，使编程人员可以根据不同的需要选择相应的优化函数，而不需要编写烦琐的程序代码。该软件最突出的特点就是简洁、开放式、便捷等，它提供了更为直观、符合人们思维习惯的代码。同时给用户带来最直观、最简洁的程序开发环境。目前的MATLAB可以说是科学技工作者必不可少的工具之一，掌握这一重要工具将使得日常的学习和工作事半功倍。

MATLAB之所以有如此强大的功能在于其还在不断扩大的工具箱的应用，离开了工具箱的应用，MATLAB环境下的操作也仅仅是简单的矩阵运算与作图而已。神经网络工具箱正是在MATLAB环境下所开发出来的众多工具箱之一，它是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，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编写出各种网络权值训练的子程序，网络的设计者可以根据所需去调用工具箱中有关神经网络的设计与训练程序，使自己能够从烦琐的编程中解脱出来，致力于思考问题和解决问题，从而提高效率和解题质量。

本书基于MATLAB R2016a全面讲解MATLAB相关知识，帮助读者尽快掌握MATLAB的应用。本书具有如下特点：

（1）全面细致，循序渐进。本书以MATLAB R2016a为平台，简要、全面、由浅入深地介绍MATLAB软件的特色、使用，再辅以MATLAB在工程中的应用案例，帮助读者尽快掌握用MATLAB进行工程应用分析的技能。

（2）内容新颖，应用典型。本书结合MATLAB解决工程应用中的各种实际问题，详细地讲解MATLAB软件的使用方法与技巧，并通过大量典型的应用例子来实操，在讲解过程中辅以相应的图片，使读者在阅读时一目了然，从而快速掌握书中的内容。

（3）轻松易学，上手快速。本书理论与实例相结合，并通过MATLAB的在线帮助、自带实例等内容，使读者轻松掌握所学内容，快速上手，还可以提高快速分析和解决实际问题的能力，从而能够在最短的时间内，以最高的效率解决实际通信系统中遇到的问题。

本书主要由顾艳春编写，参加编写的还有赵书兰、刘志为、栾颖、王宇华、吴茂、方清城、邓奋发、何正风、丁伟雄、李娅、辛焕平、杨文茵、李晓东和张德丰。

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，也可以作为广大在校本科生和研究生的学习用书。本书提供案例源代码下载，读者可以登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）查找本书，免费下载。

由于时间仓促，加之作者水平有限，所以错误和疏漏之处在所难免。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。

编 著 者

探索深度学习与模式识别的奥秘：一本实用指南 在飞速发展的科技浪潮中，人工智能，特别是深度学习与模式识别技术，正以前所未有的力量重塑着我们的世界。从图像识别、自然语言处理到智能推荐系统，这些技术的身影无处不在，深刻地影响着我们的日常生活、科研探索乃至产业发展。本书旨在为广大读者，无论是对人工智能充满好奇的初学者，还是希望深入钻研的专业人士，提供一个全面、深入且极具实践性的学习平台。我们将一同揭开深度学习与模式识别的神秘面纱，掌握核心理论，并亲手实践，解决实际问题。 本书的核心价值：理论与实践的完美结合 与许多纯理论性的书籍不同，本书的核心在于其高度的实践导向。我们深知，理解抽象的数学公式和算法原理固然重要，但将这些知识转化为解决实际问题的能力，才是学习的最终目的。因此，本书在深入浅出地讲解每一项技术的同时，都配以精心设计的案例研究和可执行的代码示例。读者不仅能理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 内容概览：从基础到前沿，构建知识体系 本书的章节安排力求循序渐进，逻辑清晰，旨在帮助读者建立一个扎实的知识体系。 第一部分：人工智能与神经网络基础 引言：人工智能的崛起与神经网络的基石 我们将从人工智能的宏大愿景出发，回顾其发展历程，并着重介绍神经网络作为实现人工智能的关键技术。神经网络的核心思想——模拟人脑的神经元工作机制，将被详细剖析。我们将探讨神经元模型、激活函数的作用，以及多层感知机（MLP）的结构和基本工作原理，为后续更复杂的网络模型打下基础。 监督学习与非监督学习：两种主要的学习范式 学习是人工智能的核心。本章将深入探讨两种最主要的学习范式：监督学习和非监督学习。 监督学习：通过“标签”进行学习 我们将详细介绍监督学习的原理，即算法通过带有已知输出（标签）的训练数据来学习输入与输出之间的映射关系。常见的监督学习任务，如分类（例如，识别图像中的猫或狗）和回归（例如，预测房价），将被重点讲解。我们将讨论如何构建和训练一个监督学习模型，包括损失函数、优化器以及评估模型性能的指标。 非监督学习：在“无标签”数据中发现模式 与监督学习不同，非监督学习处理的是没有明确标签的数据。本章将介绍非监督学习的目标，即从数据中发现隐藏的结构、模式或关系。我们将重点讲解聚类（例如，将相似的客户分组）和降维（例如，减少数据的维度以便可视化或提高算法效率）等典型任务。读者将了解如何利用非监督学习技术来探索数据的内在特性。 数据预处理与特征工程：模型成功的关键前奏 再精密的算法也需要高质量的数据。本章将聚焦于数据预处理和特征工程的重要性，它们是构建有效机器学习模型的关键步骤。 数据清洗与转换：让数据“听话” 我们将讲解如何处理缺失值、异常值，以及如何对数据进行归一化、标准化等转换，以使其更适合模型训练。 特征提取与选择：发掘数据的“黄金” 如何从原始数据中提取出对模型有用的特征，以及如何选择最重要的特征以避免维度灾难和提高模型效率，将是本章的重点。我们将介绍多种特征工程技术，帮助读者更好地理解和利用数据。 第二部分：经典神经网络模型详解与应用 多层感知机（MLP）：神经网络的基石 MLP是构建许多更复杂网络的基石。本章将深入剖析MLP的结构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及它们之间的连接方式。我们将详细讲解反向传播算法，这是训练MLP的核心算法，它通过计算梯度来调整网络权重，从而最小化预测误差。读者将学习如何使用MLP解决基本的分类和回归问题，并通过实例来理解其工作过程。 卷积神经网络（CNN）：图像识别的利器 CNN是当前在图像识别、目标检测、图像分割等计算机视觉领域取得巨大成功的模型。本章将详细介绍CNN的核心组成部分：卷积层、池化层和全连接层。我们将深入理解卷积操作如何提取图像的空间特征，池化操作如何降低计算复杂度并增强模型的鲁棒性。通过丰富的图像识别案例，读者将掌握如何构建和训练CNN来解决现实世界中的图像分析问题，例如猫狗分类、人脸识别以及光学字符识别（OCR）。 循环神经网络（RNN）：处理序列数据的强大工具 对于文本、语音、时间序列等序列数据，RNN展现出强大的处理能力。本章将介绍RNN的“记忆”机制，使其能够处理具有时间依赖性的数据。我们将深入讲解RNN的基本结构，包括隐藏状态的传递，以及如何利用RNN进行语言建模、文本生成、机器翻译以及语音识别等任务。此外，我们还将探讨RNN在处理长序列数据时遇到的挑战（如梯度消失/爆炸），并引出更先进的RNN变体。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：克服RNN的局限 RNN在处理长序列时存在梯度消失或爆炸的问题，这限制了其捕捉长期依赖关系的能力。本章将重点介绍LSTM和GRU，这两种精心设计的RNN变体，能够有效地缓解这些问题。我们将深入剖析LSTM的“门控”机制（输入门、遗忘门、输出门）以及GRU的简化结构，理解它们如何通过精巧的设计来控制信息的流动，从而更好地学习和记忆长期依赖关系。通过实际案例，读者将学会如何应用LSTM和GRU来解决更复杂的序列建模问题，如机器翻译、文本摘要以及时间序列预测。 第三部分：高级神经网络技术与实践 深度学习中的优化技术：加速与稳定训练 训练深度神经网络往往需要大量的计算资源和时间。本章将介绍各种先进的优化技术，旨在加速训练过程并提高模型的收敛性和稳定性。我们将讨论动量法、Adagrad、RMSprop、Adam等自适应学习率优化器，以及学习率衰减策略。读者将理解这些优化器的工作原理，并学会如何在实践中选择和配置合适的优化器，以取得更好的训练效果。 正则化技术：防止过拟合，提升泛化能力 过拟合是深度学习模型训练中常见的问题，即模型在训练数据上表现良好，但在未见过的新数据上表现糟糕。本章将深入探讨各种有效的正则化技术，以防止过拟合，提升模型的泛化能力。我们将讲解L1/L2正则化、Dropout、早停（Early Stopping）等技术，并阐述它们是如何通过限制模型复杂度或引入噪声来达到正则化效果的。通过实例，读者将学会如何在模型训练中合理地应用这些技术，以构建更鲁棒的模型。 迁移学习与预训练模型：站在巨人的肩膀上 从零开始训练一个大型深度学习模型需要海量的数据和巨大的计算资源，这对于许多研究者和工程师来说是难以实现的。本章将介绍迁移学习的概念，即利用在大规模数据集上预训练好的模型，将其知识迁移到新的、相关但数据量较小的任务上。我们将讲解如何加载和微调预训练模型（例如，VGG、ResNet、Inception等），以及如何利用迁移学习来快速有效地解决新的问题。通过案例，读者将体会到迁移学习的强大之处，并学会如何将其应用于图像分类、目标检测等任务，大大缩短开发周期并提升性能。 生成对抗网络（GAN）：创造性的AI GAN是近年来深度学习领域最激动人心的技术之一，它能够生成逼真的图像、文本甚至音乐。本章将深入浅出地介绍GAN的基本原理，即生成器和判别器之间的“博弈”过程。我们将详细讲解GAN的训练机制，以及各种GAN变体（如DCGAN、StyleGAN等）在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的应用。读者将了解如何构建和训练GAN，并探索其在艺术创作、虚拟现实以及数据合成等领域的巨大潜力。 第四部分：实际应用场景与挑战 案例研究：多个领域的深度学习解决方案 在本书的最后部分，我们将通过一系列精心挑选的实际案例，展示深度学习和模式识别技术在不同领域的应用。这些案例将涵盖但不限于： 智慧医疗： 基于图像识别的疾病诊断辅助系统，例如识别X光片中的肺炎。 智能交通： 车辆检测与跟踪，以及交通流量预测。 金融风控： 欺诈交易检测与信用评分。 推荐系统： 个性化内容推荐，例如商品推荐或新闻推荐。 自然语言处理： 情感分析、文本分类与智能问答。 每一个案例都将从问题定义、数据准备、模型选择、训练调优到结果评估进行详细阐述，让读者深刻理解深度学习技术如何解决实际问题。 面临的挑战与未来展望：AI之路的探索 尽管深度学习取得了令人瞩目的成就，但我们仍然面临着许多挑战，例如模型的可解释性、对偏见数据的敏感性、以及伦理和社会问题。本章将对这些挑战进行讨论，并展望深度学习和模式识别技术的未来发展方向，包括更高效的模型、更强的鲁棒性、以及更广泛的应用前景。 谁适合阅读本书？ 本书适合以下人群： 对人工智能、机器学习和深度学习感兴趣的初学者： 本书从基础概念讲起，逐步深入，帮助读者建立扎实的理论基础。 希望提升深度学习实践能力的工程师和开发者： 大量代码示例和案例研究将帮助读者掌握如何将理论应用于实际问题。 希望深入研究特定领域的学生和研究人员： 本书涵盖了多种经典和前沿的神经网络模型，为进一步研究打下基础。 希望了解AI技术如何改变行业的研究者和决策者： 本书的案例研究将展示AI技术的实际应用价值。 学习本书，您将收获： 扎实的理论基础： 清晰理解各种神经网络模型的核心原理、数学推导以及训练方法。 丰富的实践经验： 通过动手实践，掌握使用主流深度学习框架（例如 TensorFlow, PyTorch 等）构建、训练和评估模型。 解决实际问题的能力： 能够将所学知识应用于图像识别、自然语言处理、时间序列分析等多个领域。 开阔的视野： 了解深度学习领域的最新进展和未来发展趋势。 本书不仅仅是一本技术手册，更是一次探索人工智能奥秘的旅程。我们期待与您一同踏上这段精彩的学习之旅，共同创造智能化的未来！

评分☆☆☆☆☆

评价三： 作为一个对人工智能和机器学习充满热情的自学者，我一直在寻找能够帮助我系统学习神经网络的优质书籍。《MATLAB R2016a神经网络设计应用27例》的出现，对我来说无疑是一次惊喜。从书名可以看出，它将理论与实践紧密结合，通过27个精心设计的案例，我希望能一步步地掌握神经网络的精髓。我非常期待书中能够详细讲解每个案例的背景，包括它所要解决的问题，以及为什么选择使用神经网络来解决这个问题。同时，我希望书中能够清晰地展示在MATLAB R2016a环境下，如何一步步地构建、训练和评估神经网络模型。如果书中能够包含一些关于不同神经网络架构（例如，用于图像处理的CNN，用于序列数据的RNN，以及更通用的MLP）的对比和选择指导，那将极大地帮助我理解不同模型的适用性。我也希望这本书能涵盖一些常见的神经网络算法，比如反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等，并为我提供实际的代码实现。我希望这本书能让我不仅“知其然”，更能“知其所以然”，真正理解神经网络的工作原理，并能够将其灵活地应用于我感兴趣的领域。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 作为一名在校的学生，我深知理论知识的重要性，但同时也清楚实践出真知。神经网络作为人工智能领域的核心技术之一，其理论知识浩如烟海，而如何将其应用于实际问题，则需要大量的实践积累。《MATLAB R2016a神经网络设计应用27例》这本书，正是瞄准了这一需求。我非常期待书中能够提供一系列具有代表性的案例，覆盖不同的应用场景，例如，在自然语言处理、计算机视觉、金融建模等领域。我希望书中能够详细阐述每个案例的设计思路，包括问题定义、数据准备、模型选择、网络构建、参数设置、训练过程和结果评估等关键环节。对于初学者而言，清晰易懂的代码示例和详细的步骤讲解至关重要。我期望书中能够提供完整的MATLAB R2016a代码，并且对代码中的关键函数和参数进行详细解释。此外，我也希望书中能够提供一些关于如何进行模型调优和优化的技巧，以及在实际应用中可能会遇到的常见问题和解决方案。我相信，通过学习这本书，我将能够掌握如何利用MATLAB R2016a设计和实现神经网络模型，为我的学习和未来的职业生涯打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 作为一名刚刚接触神经网络领域的研究生，我对于如何将理论知识转化为实际应用感到迷茫。在寻找相关的学习资源时，我偶然发现了这本《MATLAB R2016a神经网络设计应用27例》。从书名来看，它似乎提供了一个非常实用的路径，通过具体的案例来教授神经网络的设计和应用。我期待这本书能够像一位经验丰富的导师一样，一步步地引导我完成从概念理解到代码实现的转变。我特别关注书中是否能够清晰地解释每个案例的应用背景、选择特定网络模型的理由，以及模型的训练和调优过程。如果书中能够详细展示MATLAB R2016a的具体操作步骤，并配以直观的图示，那就再好不过了。我希望通过阅读这本书，我能够掌握不同类型神经网络（如BP、CNN、RNN等）的构建方法，并了解它们在图像识别、语音处理、时间序列预测等领域的实际应用。更重要的是，我希望这本书能够帮助我培养独立解决实际问题的能力，让我能够自信地将神经网络技术应用于我的科研项目中，而不是仅仅停留在理论的层面。我希望这本书能够成为我打开神经网络应用之门的钥匙，让我能够快速上手，并在实践中不断成长。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 我是一位拥有多年MATLAB使用经验的工程师，在工作中常常需要处理复杂的数据分析和模型构建问题。最近，我的工作内容开始涉及到模式识别和预测分析，而神经网络无疑是实现这些目标的重要工具。因此，我购买了《MATLAB R2016a神经网络设计应用27例》，希望能够借此机会深入学习神经网络在实际工程项目中的应用。我对书中的“27例”这个数量感到非常兴奋，这意味着我将有机会接触到非常丰富且多样的应用场景。我特别好奇书中会涉及哪些类型的案例，例如是否涵盖了工业故障诊断、金融风险预测、医疗影像分析等方面。我更希望书中不仅能展示如何构建和训练神经网络模型，还能深入探讨模型的评估、优化以及如何将训练好的模型部署到实际系统中。如果书中能够分享一些在实际工程中可能遇到的挑战以及相应的解决方案，那将对我非常有价值。我希望这本书能够帮助我拓展在神经网络领域的知识体系，并提升我在实际工程应用中的解决问题的能力，使我能够更有效地利用MATLAB R2016a来解决工作中的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 在互联网技术飞速发展的今天，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘有价值的信息成为了一个关键挑战。神经网络作为一种强大的数据挖掘和模式识别工具，其应用前景广阔。我了解到《MATLAB R2016a神经网络设计应用27例》这本书，它通过27个具体的应用案例，旨在帮助读者掌握神经网络的设计与应用。我特别关注书中是否能体现出不同领域的数据特点，以及针对这些特点，如何选择和调整合适的神经网络模型。例如，在处理具有高维度、稀疏性的数据时，是否会有特殊的模型设计思路？在处理具有时间依赖性的数据时，又该如何选择合适的网络结构？我期望书中能够给出一些在实际应用中需要注意的细节，比如数据预处理的技巧、模型过拟合和欠拟合的应对方法，以及如何有效地评估模型性能。如果书中还能提供一些关于如何解释模型预测结果的指导，那将非常有帮助。我希望这本书能够让我对神经网络的实际应用有一个更全面、更深入的认识，并能为我在数据分析和模型构建方面提供切实可行的解决方案。