MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析（精通MATLAB） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

方清城著

图书标签:

MATLAB
神经网络
深度学习
案例分析
模式识别
机器学习
R2016a
精通MATLAB
信号处理
人工智能

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书大百科

book.teaonline.club

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302477884

版次：1

商品编码：12309246

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：437

字数：689000

正文语种：中文

具体描述

产品特色

编辑推荐

本书是“精通MATLAB”丛书之一，以MATLAB R2016a为平台编写，通过28个案例介绍MATLAB在神经网络中的应用，应用性强，实用价值高。本书提供所有程序源代码。“精通MATLAB”相关书目如下：
（1）MATLAB 8.X实战指南
（2）数字图像处理高级应用——基于MATLAB和CUDA的实现（第2版）
（3）MATLAB通信系统建模与仿真
（4）MATLAB R2015a数字图像处理
（5）MATLAB R2015b数学建模
（6）MATLAB R2015a小波分析
（7）MATLAB R2015b神经网络技术
（8）MATLAB R2015b*优化计算
（9）MATLAB R2015b概率与数理统计
（10）MATLAB R2015b数值计算方法
（11）MATLAB R2016a智能计算25个案例分析
（12）MATLAB R2016a在电子信息工程中仿真案例分析
（13）MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析

内容简介

本书以MATLAB R2016a为平台编写。全书共分28个案例，主要介绍神经网络工具箱函数、前向型神经网络、反馈型神经网络、竞争型神经网络、神经网络的控制系统预测及诊断、神经网络图形用户接口、神经网络的Simulink、自定义神经网络等内容，可使读者全面了解MATLAB在神经网络中的应用。
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，也可以作为高等理工科院校电子信息、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。

精彩书摘

第5章预测控制算法分析与实现

在神经网络工具箱中，神经网络模型预测控制器应用非线性神经网络模型预测系统未来性能，然后控制器计算控制输入，在指定的时间内，控制输入使得系统性能最优。模型预测的第一步是要建立一个神经网络系统模型(系统辨识)；第二步是控制器应用此系统模型来预测系统未来性能。
神经网络模型预测控制有如下特点：
(1) 控制器应用神经网络模型可以预测系统对所有可能控制信号的反应。
(2) 选择一种优化算法计算控制信号，使得系统未来性能最优。
(3) 神经网络系统模型的训练是离线的，训练方法可以选择前面介绍的任何一种批处理方式的算法。
(4) 为了计算每一个采样步长下的最优控制输入，需要大量的在线计算数据。
5.1系统辨识
模型预测的第一步是训练神经网络，从而模拟系统的动力学特性。系统输出与神经网络输出之间的预测误差，用来作为神经网络的训练信号，该过程如图5��1所示。

图5��1神经网络训练过程

神经网络状态应用当前输入和当前系统输出来预测未来的系统输出，其系统模型结构如图5��2所示。

图5��2神经网络模型结构

该网络用批处理方式进行离线训练，训练样本采用系统运行数据。训练方法选用前面介绍过的任一种算法。
5.2自校正控制
自校正控制(Self�睺uning Control，STC)是不同于模型参考自适应控制的另一类自适应控制，也是应用最为广泛的一类自适应控制方法。它的基本思想是：将参数估计递推算法与不同类型的控制算法结合起来，形成一个能自动校正控制器参数的实时计算机控制系统。
下面主要介绍几种常用的自校正控制。
5.2.1单步输出预测
设系统采用如下数学模型

A(z-1)y(k)=z-dB(z-1)u(k)+C(z-1)ξ(k)(5��1)

式中，C(z-1)为Hurwitz多项式，即其零点完全位于Z平面的单位圆内； u(k)和y(k)表示系统的输入和输出； ξ(k)为方差为σ2的白噪声，d≥1为纯延时，且

A(z-1)=1+a1z-1+a2z-2+…+anaz-na
B(z-1)=1+b1z-1+b2z-2+…+bnbz-nb,b0≠0
C(z-1)=1+c1z-1+c2z-2+…+cncz-nc

式(5��1)基于k时刻和以前时刻的输入/输出数据记为

{Yk,Uk}={y(k),y(k-1),…,u(k),u(k-1),…}

基于{Yk,Uk}对k+d时刻输出的预测，记为

y^(k+d|k)

输出预测误差记为

y～(k+d|k)=y(k+d)-y^(k+d|k)

则关于提前d步最小方差预测输出可由以下定理给出。
定理5��1(最优d步预测输出)
使用如下性能指标(即预测误差的方差)

E{y～2(k+d|k)}

为最小的d步最优预测输出y*(k+d|k)必满足方程

C(z-1)y*(k+d|k)=C(z-1)y(k)+F(z-1)u(k)(5��2)

式中

C(z-1)=A(z-1)E(z-1)+z-dG(z-1)

F(z-1)=B(z-1)E(z-1)

前言/序言

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：
�r 线性神经网络的工程应用；
�r 神经网络预测的实例分析；
�r BP网络算法分析与工程应用；
�r 神经网络算法分析与实现；
�r 预测控制算法分析与实现；
�r 改进的广义预测控制算法分析与实现；
�r SOFM网络算法分析与应用；
�r 几种网络算法分析与应用；
�r Hopfield网络算法分析与实现；
�r 学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现；
�r NARMA�睱2控制算法分析与实现；
�r 神经网络工具箱函数及其应用；
�r Simulink神经网络设计；
�r BP神经元模型与应用案例；
�r 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

MATLAB 神经网络设计与应用：原理、实践与前沿探索本书旨在为读者提供一个全面深入的 MATLAB 神经网络学习指南，涵盖从基础理论到高级应用的各个层面。我们不局限于任何特定版本的 MATLAB 神经网络工具箱，而是着眼于神经网络的核心概念，以及如何利用 MATLAB 强大的计算和可视化能力去实现、理解和创新。全书围绕神经网络的“设计”与“应用”两大主线展开，通过丰富的案例分析，引导读者掌握神经网络的设计思路、模型构建、训练优化以及在实际问题中的应用方法。第一部分：神经网络基石——理论深度剖析在深入实践之前，建立坚实的理论基础至关重要。本部分将逐一剖析各类经典和现代神经网络模型的核心原理，并探讨其数学模型和算法流程。第一章：神经网络概述与发展历程从生物神经元到人工神经网络的演进神经网络的魅力：学习、泛化与非线性映射能力经典感知机与多层感知机的诞生及其局限深度学习浪潮的兴起与神经网络的复兴 MATLAB 在神经网络研究与应用中的地位第二章：激活函数：赋予神经元生命力 Sigmoid、Tanh 函数及其饱和性问题 ReLU 及其变种 (Leaky ReLU, PReLU, ELU)：解决梯度消失的利器 Softmax 函数：多分类问题的标准配置激活函数的选择策略与实际影响第三章：前馈神经网络 (Feedforward Neural Networks) 单层感知机：线性可分问题的解决方案多层感知机 (MLP)：万能逼近定理与隐藏层的意义反向传播算法 (Backpropagation)：核心训练机制的数学推导与理解损失函数：衡量模型性能的标尺 (MSE, Cross-entropy 等) 梯度下降法及其优化变种 (SGD, Adam, RMSprop 等) 第四章：卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks - CNN) CNN 的灵感来源：视觉皮层的感受野卷积层：特征提取的核心操作 (卷积核、步长、填充) 池化层：降维与特征不变性的实现 (Max Pooling, Average Pooling) 全连接层：分类与回归的最后决策经典 CNN 架构解析 (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet 等) CNN 在图像识别、目标检测等领域的应用基础第五章：循环神经网络 (Recurrent Neural Networks - RNN) 处理序列数据的挑战与 RNN 的引入隐藏状态：记忆的传递与信息流动标准 RNN 的局限：长期依赖问题长短期记忆网络 (LSTM)：门控机制的精妙设计门控循环单元 (GRU)：简化版的 LSTM RNN 在自然语言处理、语音识别、时间序列预测中的潜力第六章：其他重要神经网络模型自组织映射网络 (SOM)：无监督学习与数据可视化径向基函数网络 (RBFN)：局部响应与逼近能力生成对抗网络 (GAN)：生成式建模的革新 Transformer 模型：注意力机制的崛起与 NLP 新纪元 (简要介绍，为后续进阶打下基础) 第二部分：MATLAB 神经网络实践——从入门到精通在掌握了理论基础后，本部分将引导读者熟悉 MATLAB 神经网络工具箱的各项功能，并通过大量的代码示例和案例分析，将理论知识转化为实际操作能力。第七章：MATLAB 神经网络工具箱概览工具箱的安装与基本配置核心函数与类介绍 (newff, train, sim, mse, patternnet, feedforwardnet 等) MATLAB 神经网络的设计流程：数据准备 -> 网络创建 -> 模型训练 -> 性能评估 -> 预测应用命令行接口与图形用户界面 (GUI) 工具的使用对比第八章：构建与训练前馈神经网络案例 1：手写数字识别 (MNIST 数据集) 数据加载与预处理：归一化、特征工程构建 MLP 网络：层数、节点数、激活函数选择选择合适的训练函数与学习率训练过程监控：性能指标、训练曲线分析模型评估：准确率、混淆矩阵使用训练好的网络进行预测案例 2：回归问题建模 (房屋价格预测) 处理连续型目标变量特征缩放与数据划分 MLP 在回归任务中的应用评估回归模型：RMSE, R-squared 第九章：深入理解与优化前馈神经网络案例 3：特征选择与降维对 MLP 性能的影响 PCA 与 MLP 结合不同特征子集对模型准确性的影响分析案例 4：网络结构调优与超参数寻优通过交叉验证寻找最佳网络结构网格搜索、随机搜索等超参数优化策略案例 5：防止过拟合：正则化与早停法 L1/L2 正则化在 MATLAB 中的实现早停法的原理与应用第十章：利用卷积神经网络进行图像分析案例 6：更复杂的手写数字识别 (自定义数据集) 图像数据的加载与增强 (旋转、缩放、裁剪) 构建 LeNet-5 风格的 CNN 模型理解卷积核的学习过程训练与评估 CNN 模型案例 7：猫狗二分类任务迁移学习的应用：使用预训练模型 (如 AlexNet) 微调预训练模型：替换顶层分类器数据增强在小数据集上的重要性案例 8：图像风格迁移 (概念与基础实现) 利用 CNN 的多层特征进行风格提取与内容重构第十一章：掌握循环神经网络处理序列数据案例 9：时间序列预测 (股票价格或气温预测) 数据重排：构建输入序列与目标序列构建 LSTM 网络处理时间序列处理长序列数据与多变量时间序列案例 10：文本情感分析文本预处理：分词、去除停用词、词向量表示 (Word Embeddings 概念) 构建 RNN/LSTM 处理文本序列文本分类任务的实现第十二章：无监督学习与数据探索案例 11：使用自组织映射网络 (SOM) 进行客户细分 SOM 的工作原理与聚类能力可视化 SOM 训练结果根据聚类结果进行用户画像第十三章：神经网络的部署与集成将训练好的神经网络模型保存与加载在 MATLAB Simulink 中集成神经网络模型生成 C/C++ 代码以部署到嵌入式系统 (概念介绍) 第三部分：神经网络前沿探索与创新应用在掌握了基础与实践后，本部分将带领读者探索更前沿的神经网络模型和应用场景，激发创新思维，并为进一步学习和研究打下基础。第十四章：深度学习框架与 MATLAB 的融合简要介绍 TensorFlow, PyTorch 等深度学习框架 MATLAB 与 Python 的互操作性：调用 Python 库在 MATLAB 中使用其他深度学习框架的可能性第十五章：生成对抗网络 (GAN) 基础 GAN 的原理：生成器与判别器的对抗博弈案例 12：使用 GAN 生成简化的图像数据理解生成器和判别器的网络结构训练 GAN 的挑战与技巧第十六章：注意力机制与 Transformer 模型案例 13：基于 Transformer 的文本机器翻译 (概念演示) 理解自注意力机制 (Self-Attention) Transformer 的 encoder-decoder 架构机器翻译的挑战与 Transformer 的优势第十七章：强化学习与神经网络的结合强化学习的基本概念：智能体、环境、奖励案例 14：使用深度 Q 网络 (DQN) 解决经典控制问题 (如 CartPole) DQN 的原理：神经网络作为 Q 函数的近似 MATLAB 强化学习工具箱的初步介绍第十八章：神经网络在其他领域的应用展望医疗诊断与药物研发自动驾驶与机器人技术金融风控与量化交易科学研究中的数据分析与模式识别第十九章：构建自主学习与解决复杂问题的能力如何根据实际问题选择合适的神经网络模型持续学习与模型更新的策略神经网络的局限性与未来发展趋势本书的编写风格力求严谨而易于理解，理论讲解深入浅出，案例分析则注重实践操作和代码复用。读者可以通过跟随书中的案例进行实践，逐步建立起对 MATLAB 神经网络设计的自信，并能够灵活运用所学知识解决各种实际问题。无论您是初次接触神经网络的研究生，还是希望在工作中应用神经网络的工程师，抑或是对人工智能充满好奇的自学者，本书都将是您宝贵的参考资料。我们鼓励读者在掌握书本内容的基础上，积极探索新的模型和应用，为神经网络领域的发展贡献自己的力量。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的书名，我的第一反应就是“终于有针对性的学习资源了”。我一直认为，理论知识的学习固然重要，但如果不能与实际操作相结合，很容易流于空谈。尤其是在MATLAB这样一个以实践为导向的软件环境下，如何将理论转化为可执行的代码，并解决实际问题，才是关键所在。《MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析（精通MATLAB）》这个标题，直接点出了它的核心价值——“案例分析”。我最期待的是，这本书能够覆盖各种类型的神经网络，例如前馈神经网络、循环神经网络，甚至是一些更高级的模型，并且针对每一种模型提供至少一个实际应用的案例。我希望这些案例能够涉及一些跨学科的应用，比如在金融领域的风险评估，在医疗领域的诊断辅助，或者在工业领域的故障预测。这样一来，我不仅能学习到神经网络的设计方法，还能了解它在不同领域的应用潜力，从而拓宽我的视野。此外，“精通MATLAB”这个副标题也让我对这本书的深入程度有了更高的期待。我希望它不仅仅是简单地罗列代码，而是能够深入剖析每一个案例背后的设计思路、算法选择的考量，以及参数调整的技巧。如果书中能够提供一些优化技巧，比如如何提高模型的训练速度，如何避免过拟合，如何评估模型的性能等，那将是锦上添花。总而言之，我希望这本书能成为我系统学习MATLAB神经网络应用的“教科书”式的存在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为广大MATLAB用户，特别是那些对神经网络领域怀有浓厚兴趣但又不知如何着手的学习者，提供了一份宝贵的指南。虽然我还没有深入翻阅，但从书名和作者的声誉来看，这本《MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析（精通MATLAB）》似乎非常契合我近期在工作中遇到的一个挑战。我目前的项目涉及到一些复杂的数据模式识别，传统的算法效果并不理想，迫切需要引入更强大的机器学习技术。神经网络，尤其是深度学习，是我认为最具潜力的方向。然而，MATLAB作为我一直以来依赖的工程计算软件，其强大的神经网络工具箱一直让我跃跃欲试，但复杂的理论和繁琐的编程总是让我望而却步。这本书以“28个案例分析”为切入点，这让我看到了希望。我期待它能提供一系列贴近实际应用场景的范例，从数据预处理、模型构建、参数调优到结果解读，都能有清晰的步骤和代码示例。我尤其希望能够找到一些针对图像识别、信号处理或者时间序列预测的案例，因为这些都与我的工作内容高度相关。如果书中能够对每个案例的背后原理进行适当的讲解，并且强调如何将MATLAB R2016a的神经网络工具箱灵活运用到实际问题中，那将是极大的福音。我希望它能帮助我快速掌握核心概念，并且能够融会贯通，最终将学到的知识应用到我的实际项目开发中，提升工作效率和成果质量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我这种在实际工作中需要快速解决问题的工程师来说，简直是雪中送炭。《MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析（精通MATLAB）》的书名，直接击中了我的痛点。我时常面临着需要利用神经网络来优化现有产品性能或者开发新功能的任务，但往往因为缺乏清晰的应用思路和实操指导而进展缓慢。我特别看重“28个案例分析”这一点，因为它意味着我不再需要从零开始摸索，而是可以借鉴大量现成的、经过验证的解决方案。我希望这些案例能够覆盖我在实际工作中可能会遇到的各种场景，比如智能控制、数据挖掘、图像处理等。更重要的是，我希望这些案例能够真正做到“应用”导向，能够清晰地展示如何将MATLAB R2016a的神经网络工具箱巧妙地应用于解决实际问题，而不是仅仅停留在理论讲解。我希望能够看到详细的代码实现，并且对代码的逻辑和功能有深入的解释。如果书中能够提供一些关于如何根据具体问题选择合适的神经网络模型，以及如何对模型进行有效的调优和评估的技巧，那将是我最期待的内容。对我而言，“精通MATLAB”的承诺，意味着我希望这本书能帮助我不仅仅是学会使用工具，而是能够真正掌握其精髓，从而在未来的工作中能够游刃有余地运用神经网络技术来解决各种复杂的工程问题。

评分☆☆☆☆☆

最近一段时间，我一直在思考如何将人工智能技术应用于我的学术研究中，特别是利用MATLAB的强大功能来实现这一目标。我的研究方向涉及到一些复杂的系统建模和预测，传统的统计学方法在处理非线性、高维度数据时显得力不从心。神经网络，凭借其强大的拟合和泛化能力，一直是我重点关注的对象。《MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析（精通MATLAB）》这个书名，恰好满足了我对这种实践性学习材料的需求。我尤其看重“28个案例分析”这一部分，因为理论知识的学习总是需要通过具体的例子来巩固和加深理解。我非常希望这些案例能够涵盖从浅入深、循序渐进的过程，能够让我在掌握基础模型的同时，也能接触到更前沿的网络结构和应用。例如，我希望能够看到一些关于模式识别、回归分析、分类任务的案例，并且这些案例的复杂度能够逐渐提升。如果书中能够提供详细的步骤说明，包括数据准备、网络搭建、训练过程、性能评估以及结果可视化等，这将极大地帮助我理解每一个案例的精髓。另外，我也期望这本书能够深入讲解MATLAB R2016a中神经网络工具箱的各项功能，特别是那些能够简化开发流程、提高模型效率的特性。对于“精通MATLAB”这一描述，我抱有很高的期望，希望这本书能够不仅仅是停留在“会用”的层面，而是能够达到“精通”的程度，让我在掌握神经网络应用的同时，也能对MATLAB的底层机制有更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触神经网络不久的学生，我一直在寻找一本既能讲解理论，又能提供丰富实践案例的教材。《MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析（精通MATLAB）》这个书名，让我眼前一亮。我一直觉得，学习神经网络最有效的方式就是通过大量的练习和项目来加深理解，而“28个案例分析”恰好满足了我的这一需求。我非常期待这本书能够提供一些涵盖不同难度和应用领域的案例，比如从简单的手写数字识别，到复杂的语音信号处理，再到更具挑战性的自然语言处理。我希望这些案例能够覆盖MATLAB R2016a神经网络工具箱的各项主要功能，并且能够有清晰的步骤和详细的代码解释。我希望这本书能够帮助我理解神经网络的构建过程，包括数据预处理、网络结构设计、训练与优化、以及结果评估等关键环节。此外，“精通MATLAB”这个副标题也让我对这本书的质量有了更高的期待，我希望它能够深入讲解MATLAB中与神经网络相关的各种函数和工具，并且能够提供一些进阶的技巧和最佳实践，帮助我成为一名熟练的MATLAB神经网络使用者。总而言之，我希望这本书能够成为我学习MATLAB神经网络的得力助手，帮助我快速掌握这门技术，并为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

例子很多，但是讲解的不够详细，作用不大

评分☆☆☆☆☆

例子很多，但是讲解的不够详细，作用不大

评分☆☆☆☆☆

纸质较好，对专业也有帮助

评分☆☆☆☆☆

例子很多，但是讲解的不够详细，作用不大

评分☆☆☆☆☆

纸质较好，对专业也有帮助

评分☆☆☆☆☆

例子很多，但是讲解的不够详细，作用不大