MATLAB R2016a神經網絡設計與應用28個案例分析（精通MATLAB）下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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方清城著

圖書標籤:

MATLAB
神經網絡
深度學習
案例分析
模式識彆
機器學習
R2016a
精通MATLAB
信號處理
人工智能

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齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302477884

版次：1

商品編碼：12309246

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：437

字數：689000

正文語種：中文

具體描述

産品特色

編輯推薦

本書是“精通MATLAB”叢書之一，以MATLAB R2016a為平颱編寫，通過28個案例介紹MATLAB在神經網絡中的應用，應用性強，實用價值高。本書提供所有程序源代碼。“精通MATLAB”相關書目如下：
（1）MATLAB 8.X實戰指南
（2）數字圖像處理高級應用——基於MATLAB和CUDA的實現（第2版）
（3）MATLAB通信係統建模與仿真
（4）MATLAB R2015a數字圖像處理
（5）MATLAB R2015b數學建模
（6）MATLAB R2015a小波分析
（7）MATLAB R2015b神經網絡技術
（8）MATLAB R2015b*優化計算
（9）MATLAB R2015b概率與數理統計
（10）MATLAB R2015b數值計算方法
（11）MATLAB R2016a智能計算25個案例分析
（12）MATLAB R2016a在電子信息工程中仿真案例分析
（13）MATLAB R2016a神經網絡設計與應用28個案例分析

內容簡介

本書以MATLAB R2016a為平颱編寫。全書共分28個案例，主要介紹神經網絡工具箱函數、前嚮型神經網絡、反饋型神經網絡、競爭型神經網絡、神經網絡的控製係統預測及診斷、神經網絡圖形用戶接口、神經網絡的Simulink、自定義神經網絡等內容，可使讀者全麵瞭解MATLAB在神經網絡中的應用。
本書可以作為廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考用書，也可以作為高等理工科院校電子信息、通信工程及自動控製等學科的本科生與研究生的學習用書。

精彩書摘

第5章預測控製算法分析與實現

在神經網絡工具箱中，神經網絡模型預測控製器應用非綫性神經網絡模型預測係統未來性能，然後控製器計算控製輸入，在指定的時間內，控製輸入使得係統性能最優。模型預測的第一步是要建立一個神經網絡係統模型(係統辨識)；第二步是控製器應用此係統模型來預測係統未來性能。
神經網絡模型預測控製有如下特點：
(1) 控製器應用神經網絡模型可以預測係統對所有可能控製信號的反應。
(2) 選擇一種優化算法計算控製信號，使得係統未來性能最優。
(3) 神經網絡係統模型的訓練是離綫的，訓練方法可以選擇前麵介紹的任何一種批處理方式的算法。
(4) 為瞭計算每一個采樣步長下的最優控製輸入，需要大量的在綫計算數據。
5.1係統辨識
模型預測的第一步是訓練神經網絡，從而模擬係統的動力學特性。係統輸齣與神經網絡輸齣之間的預測誤差，用來作為神經網絡的訓練信號，該過程如圖5��1所示。

圖5��1神經網絡訓練過程

神經網絡狀態應用當前輸入和當前係統輸齣來預測未來的係統輸齣，其係統模型結構如圖5��2所示。

圖5��2神經網絡模型結構

該網絡用批處理方式進行離綫訓練，訓練樣本采用係統運行數據。訓練方法選用前麵介紹過的任一種算法。
5.2自校正控製
自校正控製(Self�睺uning Control，STC)是不同於模型參考自適應控製的另一類自適應控製，也是應用最為廣泛的一類自適應控製方法。它的基本思想是：將參數估計遞推算法與不同類型的控製算法結閤起來，形成一個能自動校正控製器參數的實時計算機控製係統。
下麵主要介紹幾種常用的自校正控製。
5.2.1單步輸齣預測
設係統采用如下數學模型

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

式中，C(z-1)為Hurwitz多項式，即其零點完全位於Z平麵的單位圓內； u(k)和y(k)錶示係統的輸入和輸齣； ξ(k)為方差為σ2的白噪聲，d≥1為純延時，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)基於k時刻和以前時刻的輸入/輸齣數據記為

{Yk,Uk}={y(k),y(k-1),…,u(k),u(k-1),…}

基於{Yk,Uk}對k+d時刻輸齣的預測，記為

y^(k+d|k)

輸齣預測誤差記為

y～(k+d|k)=y(k+d)-y^(k+d|k)

則關於提前d步最小方差預測輸齣可由以下定理給齣。
定理5��1(最優d步預測輸齣)
使用如下性能指標(即預測誤差的方差)

E{y～2(k+d|k)}

為最小的d步最優預測輸齣y*(k+d|k)必滿足方程

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

人工神經網絡(Artificial Neural Network，ANN)也簡稱為神經網絡(NN)或連接模型(Connectionist Model)，是對人腦或自然神經網絡(Natural Neural Network)若乾基本特性的抽象和模擬。人工神經網絡以對大腦的生理研究成果為基礎，其目的在於模擬大腦的某些機理與機製，實現某個方麵的功能。國際著名的神經網絡研究專傢、第一傢神經計算機公司的創立者Hecht Nielsen給人工神經網絡下的定義是： “人工神經網絡是由人工建立的以有嚮圖為拓撲結構的動態係統，它通過對連續或斷續的輸入作狀態響應而進行信息處理。”這一定義是恰當的。
目前神經網絡研究方法已形成多個流派，最富有成果的研究工作包括多層網絡BP算法、Hopfield網絡模型、自適應共振理論、自組織特徵映射理論等。人工神經網絡是在現代神經科學的基礎上提齣來的。它雖然反映瞭人腦功能的基本特徵，但遠不是自然神經網絡的逼真描寫，而隻是它的某種簡化抽象和模擬。
MATLAB中所搭配的Neural Network Toolbox，將神經網絡領域研究的成果完整覆蓋，它以人工神經網絡理論為基礎，用MATLAB語言構造齣典型神經網絡的激活函數，如S型、綫性、競爭層、飽和綫性等激活函數，使設計者對所選定網絡輸齣的計算變成對激活函數的調用。另外，根據各種典型的修正網絡權值的規則，加上網絡的訓練過程，用MATLAB編寫齣各種網絡設計與訓練的子程序，網絡的設計者則可以根據自己的需要去調用工具箱中有關神經網絡的設計訓練程序，使自己能夠從煩瑣的編程中解脫齣來，集中精力去思考問題和解決問題，從而提高效率和解題質量。
本書結閤神經網絡設計應用的實例，詳細介紹瞭MATLAB在神經網絡分析、設計中的方法與過程。本書具有以下特點：
(1) 內容翔實，實用性強，書中每介紹一個案例都給齣瞭詳細說明，使讀者能快速掌握MATLAB在具體案例中的應用。
(2) 書中大量的例題均選自國內高校廣泛使用的神經網絡設計應用的經典案例，極具典型性與參考價值，還可供讀者上機進行實踐訓練或實驗使用。
(3) 文字敘述清楚，概念闡述準確，深入淺齣，通俗易懂，方便自學。
全書分為28章，其主要內容概述如下：
�r 綫性神經網絡的工程應用；
�r 神經網絡預測的實例分析；
�r BP網絡算法分析與工程應用；
�r 神經網絡算法分析與實現；
�r 預測控製算法分析與實現；
�r 改進的廣義預測控製算法分析與實現；
�r SOFM網絡算法分析與應用；
�r 幾種網絡算法分析與應用；
�r Hopfield網絡算法分析與實現；
�r 學習嚮量量化與對嚮傳播網絡算法分析與實現；
�r NARMA�睱2控製算法分析與實現；
�r 神經網絡工具箱函數及其應用；
�r Simulink神經網絡設計；
�r BP神經元模型與應用案例；
�r 自適應共振網絡算法分析與應用等。
本書主要由方清城編寫，參加編寫的還有張基榮、陳華林、林彥佳、廖文輝、欒穎、周品、曾虹雁、鄧俊輝、陳添威、鄧耀隆、高永崇、李嘉樂、李錦濤、梁朗星、梁誌成、許興傑、趙書蘭、張金林。
本書可以作為廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考用書，也可以作為高等院校電子信息、通信工程及自動控製等學科的本科生與研究生的學習用書。
由於時間倉促，加之作者水平有限，所以書中疏漏之處在所難免。在此，誠懇地期望得到各領域的專傢和廣大讀者的批評指正。

作者
2017年9月

MATLAB 神經網絡設計與應用：原理、實踐與前沿探索本書旨在為讀者提供一個全麵深入的 MATLAB 神經網絡學習指南，涵蓋從基礎理論到高級應用的各個層麵。我們不局限於任何特定版本的 MATLAB 神經網絡工具箱，而是著眼於神經網絡的核心概念，以及如何利用 MATLAB 強大的計算和可視化能力去實現、理解和創新。全書圍繞神經網絡的“設計”與“應用”兩大主綫展開，通過豐富的案例分析，引導讀者掌握神經網絡的設計思路、模型構建、訓練優化以及在實際問題中的應用方法。第一部分：神經網絡基石——理論深度剖析在深入實踐之前，建立堅實的理論基礎至關重要。本部分將逐一剖析各類經典和現代神經網絡模型的核心原理，並探討其數學模型和算法流程。第一章：神經網絡概述與發展曆程從生物神經元到人工神經網絡的演進神經網絡的魅力：學習、泛化與非綫性映射能力經典感知機與多層感知機的誕生及其局限深度學習浪潮的興起與神經網絡的復興 MATLAB 在神經網絡研究與應用中的地位第二章：激活函數：賦予神經元生命力 Sigmoid、Tanh 函數及其飽和性問題 ReLU 及其變種 (Leaky ReLU, PReLU, ELU)：解決梯度消失的利器 Softmax 函數：多分類問題的標準配置激活函數的選擇策略與實際影響第三章：前饋神經網絡 (Feedforward Neural Networks) 單層感知機：綫性可分問題的解決方案多層感知機 (MLP)：萬能逼近定理與隱藏層的意義反嚮傳播算法 (Backpropagation)：核心訓練機製的數學推導與理解損失函數：衡量模型性能的標尺 (MSE, Cross-entropy 等) 梯度下降法及其優化變種 (SGD, Adam, RMSprop 等) 第四章：捲積神經網絡 (Convolutional Neural Networks - CNN) CNN 的靈感來源：視覺皮層的感受野捲積層：特徵提取的核心操作 (捲積核、步長、填充) 池化層：降維與特徵不變性的實現 (Max Pooling, Average Pooling) 全連接層：分類與迴歸的最後決策經典 CNN 架構解析 (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet 等) CNN 在圖像識彆、目標檢測等領域的應用基礎第五章：循環神經網絡 (Recurrent Neural Networks - RNN) 處理序列數據的挑戰與 RNN 的引入隱藏狀態：記憶的傳遞與信息流動標準 RNN 的局限：長期依賴問題長短期記憶網絡 (LSTM)：門控機製的精妙設計門控循環單元 (GRU)：簡化版的 LSTM RNN 在自然語言處理、語音識彆、時間序列預測中的潛力第六章：其他重要神經網絡模型自組織映射網絡 (SOM)：無監督學習與數據可視化徑嚮基函數網絡 (RBFN)：局部響應與逼近能力生成對抗網絡 (GAN)：生成式建模的革新 Transformer 模型：注意力機製的崛起與 NLP 新紀元 (簡要介紹，為後續進階打下基礎) 第二部分：MATLAB 神經網絡實踐——從入門到精通在掌握瞭理論基礎後，本部分將引導讀者熟悉 MATLAB 神經網絡工具箱的各項功能，並通過大量的代碼示例和案例分析，將理論知識轉化為實際操作能力。第七章：MATLAB 神經網絡工具箱概覽工具箱的安裝與基本配置核心函數與類介紹 (newff, train, sim, mse, patternnet, feedforwardnet 等) MATLAB 神經網絡的設計流程：數據準備 -> 網絡創建 -> 模型訓練 -> 性能評估 -> 預測應用命令行接口與圖形用戶界麵 (GUI) 工具的使用對比第八章：構建與訓練前饋神經網絡案例 1：手寫數字識彆 (MNIST 數據集) 數據加載與預處理：歸一化、特徵工程構建 MLP 網絡：層數、節點數、激活函數選擇選擇閤適的訓練函數與學習率訓練過程監控：性能指標、訓練麯綫分析模型評估：準確率、混淆矩陣使用訓練好的網絡進行預測案例 2：迴歸問題建模 (房屋價格預測) 處理連續型目標變量特徵縮放與數據劃分 MLP 在迴歸任務中的應用評估迴歸模型：RMSE, R-squared 第九章：深入理解與優化前饋神經網絡案例 3：特徵選擇與降維對 MLP 性能的影響 PCA 與 MLP 結閤不同特徵子集對模型準確性的影響分析案例 4：網絡結構調優與超參數尋優通過交叉驗證尋找最佳網絡結構網格搜索、隨機搜索等超參數優化策略案例 5：防止過擬閤：正則化與早停法 L1/L2 正則化在 MATLAB 中的實現早停法的原理與應用第十章：利用捲積神經網絡進行圖像分析案例 6：更復雜的手寫數字識彆 (自定義數據集) 圖像數據的加載與增強 (鏇轉、縮放、裁剪) 構建 LeNet-5 風格的 CNN 模型理解捲積核的學習過程訓練與評估 CNN 模型案例 7：貓狗二分類任務遷移學習的應用：使用預訓練模型 (如 AlexNet) 微調預訓練模型：替換頂層分類器數據增強在小數據集上的重要性案例 8：圖像風格遷移 (概念與基礎實現) 利用 CNN 的多層特徵進行風格提取與內容重構第十一章：掌握循環神經網絡處理序列數據案例 9：時間序列預測 (股票價格或氣溫預測) 數據重排：構建輸入序列與目標序列構建 LSTM 網絡處理時間序列處理長序列數據與多變量時間序列案例 10：文本情感分析文本預處理：分詞、去除停用詞、詞嚮量錶示 (Word Embeddings 概念) 構建 RNN/LSTM 處理文本序列文本分類任務的實現第十二章：無監督學習與數據探索案例 11：使用自組織映射網絡 (SOM) 進行客戶細分 SOM 的工作原理與聚類能力可視化 SOM 訓練結果根據聚類結果進行用戶畫像第十三章：神經網絡的部署與集成將訓練好的神經網絡模型保存與加載在 MATLAB Simulink 中集成神經網絡模型生成 C/C++ 代碼以部署到嵌入式係統 (概念介紹) 第三部分：神經網絡前沿探索與創新應用在掌握瞭基礎與實踐後，本部分將帶領讀者探索更前沿的神經網絡模型和應用場景，激發創新思維，並為進一步學習和研究打下基礎。第十四章：深度學習框架與 MATLAB 的融閤簡要介紹 TensorFlow, PyTorch 等深度學習框架 MATLAB 與 Python 的互操作性：調用 Python 庫在 MATLAB 中使用其他深度學習框架的可能性第十五章：生成對抗網絡 (GAN) 基礎 GAN 的原理：生成器與判彆器的對抗博弈案例 12：使用 GAN 生成簡化的圖像數據理解生成器和判彆器的網絡結構訓練 GAN 的挑戰與技巧第十六章：注意力機製與 Transformer 模型案例 13：基於 Transformer 的文本機器翻譯 (概念演示) 理解自注意力機製 (Self-Attention) Transformer 的 encoder-decoder 架構機器翻譯的挑戰與 Transformer 的優勢第十七章：強化學習與神經網絡的結閤強化學習的基本概念：智能體、環境、奬勵案例 14：使用深度 Q 網絡 (DQN) 解決經典控製問題 (如 CartPole) DQN 的原理：神經網絡作為 Q 函數的近似 MATLAB 強化學習工具箱的初步介紹第十八章：神經網絡在其他領域的應用展望醫療診斷與藥物研發自動駕駛與機器人技術金融風控與量化交易科學研究中的數據分析與模式識彆第十九章：構建自主學習與解決復雜問題的能力如何根據實際問題選擇閤適的神經網絡模型持續學習與模型更新的策略神經網絡的局限性與未來發展趨勢本書的編寫風格力求嚴謹而易於理解，理論講解深入淺齣，案例分析則注重實踐操作和代碼復用。讀者可以通過跟隨書中的案例進行實踐，逐步建立起對 MATLAB 神經網絡設計的自信，並能夠靈活運用所學知識解決各種實際問題。無論您是初次接觸神經網絡的研究生，還是希望在工作中應用神經網絡的工程師，抑或是對人工智能充滿好奇的自學者，本書都將是您寶貴的參考資料。我們鼓勵讀者在掌握書本內容的基礎上，積極探索新的模型和應用，為神經網絡領域的發展貢獻自己的力量。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的書名，我的第一反應就是“終於有針對性的學習資源瞭”。我一直認為，理論知識的學習固然重要，但如果不能與實際操作相結閤，很容易流於空談。尤其是在MATLAB這樣一個以實踐為導嚮的軟件環境下，如何將理論轉化為可執行的代碼，並解決實際問題，纔是關鍵所在。《MATLAB R2016a神經網絡設計與應用28個案例分析（精通MATLAB）》這個標題，直接點齣瞭它的核心價值——“案例分析”。我最期待的是，這本書能夠覆蓋各種類型的神經網絡，例如前饋神經網絡、循環神經網絡，甚至是一些更高級的模型，並且針對每一種模型提供至少一個實際應用的案例。我希望這些案例能夠涉及一些跨學科的應用，比如在金融領域的風險評估，在醫療領域的診斷輔助，或者在工業領域的故障預測。這樣一來，我不僅能學習到神經網絡的設計方法，還能瞭解它在不同領域的應用潛力，從而拓寬我的視野。此外，“精通MATLAB”這個副標題也讓我對這本書的深入程度有瞭更高的期待。我希望它不僅僅是簡單地羅列代碼，而是能夠深入剖析每一個案例背後的設計思路、算法選擇的考量，以及參數調整的技巧。如果書中能夠提供一些優化技巧，比如如何提高模型的訓練速度，如何避免過擬閤，如何評估模型的性能等，那將是錦上添花。總而言之，我希望這本書能成為我係統學習MATLAB神經網絡應用的“教科書”式的存在。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對於我這種在實際工作中需要快速解決問題的工程師來說，簡直是雪中送炭。《MATLAB R2016a神經網絡設計與應用28個案例分析（精通MATLAB）》的書名，直接擊中瞭我的痛點。我時常麵臨著需要利用神經網絡來優化現有産品性能或者開發新功能的任務，但往往因為缺乏清晰的應用思路和實操指導而進展緩慢。我特彆看重“28個案例分析”這一點，因為它意味著我不再需要從零開始摸索，而是可以藉鑒大量現成的、經過驗證的解決方案。我希望這些案例能夠覆蓋我在實際工作中可能會遇到的各種場景，比如智能控製、數據挖掘、圖像處理等。更重要的是，我希望這些案例能夠真正做到“應用”導嚮，能夠清晰地展示如何將MATLAB R2016a的神經網絡工具箱巧妙地應用於解決實際問題，而不是僅僅停留在理論講解。我希望能夠看到詳細的代碼實現，並且對代碼的邏輯和功能有深入的解釋。如果書中能夠提供一些關於如何根據具體問題選擇閤適的神經網絡模型，以及如何對模型進行有效的調優和評估的技巧，那將是我最期待的內容。對我而言，“精通MATLAB”的承諾，意味著我希望這本書能幫助我不僅僅是學會使用工具，而是能夠真正掌握其精髓，從而在未來的工作中能夠遊刃有餘地運用神經網絡技術來解決各種復雜的工程問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為廣大MATLAB用戶，特彆是那些對神經網絡領域懷有濃厚興趣但又不知如何著手的學習者，提供瞭一份寶貴的指南。雖然我還沒有深入翻閱，但從書名和作者的聲譽來看，這本《MATLAB R2016a神經網絡設計與應用28個案例分析（精通MATLAB）》似乎非常契閤我近期在工作中遇到的一個挑戰。我目前的項目涉及到一些復雜的數據模式識彆，傳統的算法效果並不理想，迫切需要引入更強大的機器學習技術。神經網絡，尤其是深度學習，是我認為最具潛力的方嚮。然而，MATLAB作為我一直以來依賴的工程計算軟件，其強大的神經網絡工具箱一直讓我躍躍欲試，但復雜的理論和繁瑣的編程總是讓我望而卻步。這本書以“28個案例分析”為切入點，這讓我看到瞭希望。我期待它能提供一係列貼近實際應用場景的範例，從數據預處理、模型構建、參數調優到結果解讀，都能有清晰的步驟和代碼示例。我尤其希望能夠找到一些針對圖像識彆、信號處理或者時間序列預測的案例，因為這些都與我的工作內容高度相關。如果書中能夠對每個案例的背後原理進行適當的講解，並且強調如何將MATLAB R2016a的神經網絡工具箱靈活運用到實際問題中，那將是極大的福音。我希望它能幫助我快速掌握核心概念，並且能夠融會貫通，最終將學到的知識應用到我的實際項目開發中，提升工作效率和成果質量。

評分☆☆☆☆☆

最近一段時間，我一直在思考如何將人工智能技術應用於我的學術研究中，特彆是利用MATLAB的強大功能來實現這一目標。我的研究方嚮涉及到一些復雜的係統建模和預測，傳統的統計學方法在處理非綫性、高維度數據時顯得力不從心。神經網絡，憑藉其強大的擬閤和泛化能力，一直是我重點關注的對象。《MATLAB R2016a神經網絡設計與應用28個案例分析（精通MATLAB）》這個書名，恰好滿足瞭我對這種實踐性學習材料的需求。我尤其看重“28個案例分析”這一部分，因為理論知識的學習總是需要通過具體的例子來鞏固和加深理解。我非常希望這些案例能夠涵蓋從淺入深、循序漸進的過程，能夠讓我在掌握基礎模型的同時，也能接觸到更前沿的網絡結構和應用。例如，我希望能夠看到一些關於模式識彆、迴歸分析、分類任務的案例，並且這些案例的復雜度能夠逐漸提升。如果書中能夠提供詳細的步驟說明，包括數據準備、網絡搭建、訓練過程、性能評估以及結果可視化等，這將極大地幫助我理解每一個案例的精髓。另外，我也期望這本書能夠深入講解MATLAB R2016a中神經網絡工具箱的各項功能，特彆是那些能夠簡化開發流程、提高模型效率的特性。對於“精通MATLAB”這一描述，我抱有很高的期望，希望這本書能夠不僅僅是停留在“會用”的層麵，而是能夠達到“精通”的程度，讓我在掌握神經網絡應用的同時，也能對MATLAB的底層機製有更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛接觸神經網絡不久的學生，我一直在尋找一本既能講解理論，又能提供豐富實踐案例的教材。《MATLAB R2016a神經網絡設計與應用28個案例分析（精通MATLAB）》這個書名，讓我眼前一亮。我一直覺得，學習神經網絡最有效的方式就是通過大量的練習和項目來加深理解，而“28個案例分析”恰好滿足瞭我的這一需求。我非常期待這本書能夠提供一些涵蓋不同難度和應用領域的案例，比如從簡單的手寫數字識彆，到復雜的語音信號處理，再到更具挑戰性的自然語言處理。我希望這些案例能夠覆蓋MATLAB R2016a神經網絡工具箱的各項主要功能，並且能夠有清晰的步驟和詳細的代碼解釋。我希望這本書能夠幫助我理解神經網絡的構建過程，包括數據預處理、網絡結構設計、訓練與優化、以及結果評估等關鍵環節。此外，“精通MATLAB”這個副標題也讓我對這本書的質量有瞭更高的期待，我希望它能夠深入講解MATLAB中與神經網絡相關的各種函數和工具，並且能夠提供一些進階的技巧和最佳實踐，幫助我成為一名熟練的MATLAB神經網絡使用者。總而言之，我希望這本書能夠成為我學習MATLAB神經網絡的得力助手，幫助我快速掌握這門技術，並為我未來的學習和研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

例子很多，但是講解的不夠詳細，作用不大

評分☆☆☆☆☆

例子很多，但是講解的不夠詳細，作用不大

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例子很多，但是講解的不夠詳細，作用不大

評分☆☆☆☆☆

例子很多，但是講解的不夠詳細，作用不大

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紙質較好，對專業也有幫助

評分☆☆☆☆☆

例子很多，但是講解的不夠詳細，作用不大