MATLAB 6.5輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計

第1章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述                  
     1. 1  MATLAB 6. 5語言簡介                  
     1. 1. 1  MATLAB的產(chǎn)生背景及主要產(chǎn)品                  
     1. 1. 2  MATLAB語言特點                  
     1. 1. 3  MATLAB 6. 5的新特點                  
     1. 2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史                  
     1. 3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型                  
     1. 3. 1  生物神經(jīng)元模型                  
     1. 3. 2  神經(jīng)元模型                  
     1. 3. 3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型                  
     1. 4  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性                  
 第2章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)及實例                  
     2. 1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱概述                  
     2. 2  感知器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具函數(shù)                  
     2. 2. 1  MATLAB 6. 5中有關(guān)感知器的工具函數(shù)                  
     2. 2. 2  工具函數(shù)詳解                  
     2. 3  BP網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具函數(shù)                  
     2. 3. 1  MATLAB6. 5中有關(guān)BP網(wǎng)絡(luò)的重要函數(shù)                  
     2. 3. 2工具函數(shù)詳解                  
     2. 4  線性網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具函數(shù)                  
     2. 4. 1  MATLAB 6. 5中有關(guān)線性網(wǎng)絡(luò)的工具函數(shù)                  
     2. 4. 2  工具函數(shù)詳解                  
     2. 5  自組織競爭網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)                  
     2. 5. 1  MATLAB 6. 5中有關(guān)自組織網(wǎng)絡(luò)的工具箱函數(shù)                  
     2. 5. 2  工具函數(shù)詳解                  
     2. 6  徑向基網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)                  
     2. 7  回歸網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)                  
     2. 7. 1  Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱函數(shù)                  
     2. 7. 2  Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱函數(shù)                  
 第3章  前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及實例                  
     3. 1  感知器網(wǎng)絡(luò)                  
     3. 1. 1  感知器模型                  
     3. 1. 2  感知器神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)                  
     3. 1. 3  感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化                  
     3, 1. 4  感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則                  
     3. 1. 5  感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練                  
     3. 1. 6  感知器的局限性                  
     3. 1. 7  多層感知器                  
     3. 2  BP網(wǎng)絡(luò)                  
     3. 2. 1  BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)                  
     3. 2. 2  BP算法的數(shù)學(xué)描述                  
     3. 2. 3  BP網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元模型                  
     3. 2. 4  BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程                  
     3. 2. 5  BP算法的改進                  
     3. 3  線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
     3. 3. 1  線性神經(jīng)元模型                  
     3. 3. 2  線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型                  
     3. 3. 3  線性網(wǎng)絡(luò)的初始化                  
     3. 3. 4  線性網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則                  
     3. 3. 5  線性網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練                  
     3. 4  徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)                  
     3. 4. 1  徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型                  
     3. 4. 2  基函數(shù)的形式                  
     3. 4. 3  RBF學(xué)習(xí)過程                  
     3. 5  GMDH網(wǎng)絡(luò)                  
 第4章  前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計分析                  
     4. 1  引言                  
     4. 2  感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計                  
     4. 2. 1  問題描述                  
     4. 2. 2  網(wǎng)絡(luò)初始化                  
     4. 2. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練                  
     4. 2. 4  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能測試                  
     4. 2. 5  結(jié)論及討論                  
     4. 3  利用線性網(wǎng)絡(luò)進行信號預(yù)測                  
     4. 3. 1  問題描述                  
     4. 3. 2  網(wǎng)絡(luò)設(shè)計                  
     4. 3. 3  測試網(wǎng)絡(luò)                  
     4. 3. 4  結(jié)論                  
     4. 4  自適應(yīng)預(yù)測                  
     4. 4. 1  問題描述                  
     4. 4. 2  網(wǎng)絡(luò)初始化                  
     4. 4. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練                  
     4. 4. 4  網(wǎng)絡(luò)性能測試                  
     4. 4. 5  結(jié)論                  
     4. 5  線性系統(tǒng)辨識                  
     4. 5. 1  問題描述                  
     4. 5. 2  建立網(wǎng)絡(luò)                  
     4. 5. 3  測試網(wǎng)絡(luò)                  
     4. 5. 4  結(jié)論                  
     4. 6  自適應(yīng)系統(tǒng)辨識                  
     4. 6. 1  問題描述                  
     4. 6. 2  網(wǎng)絡(luò)的建立                  
     4. 6. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練                  
     4. 6. 4  網(wǎng)絡(luò)測試                  
     4. 6. 5  結(jié)論                  
     4. 7  函數(shù)逼近                  
     4. 7. 1  問題描述                  
     4. 7. 2  網(wǎng)絡(luò)建立                  
     4. 7. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練                  
     4. 7. 4  網(wǎng)絡(luò)測試                  
     4. 7. 5  討論                  
     4. 8  膽固醇含量估計                  
     4. 8. 1  問題描述                  
     4. 8. 2  建立網(wǎng)絡(luò)                  
     4. 8. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練                  
     4. 8. 4  分析及討論                  
     4. 8. 5  結(jié)論                  
     4. 9  特征識別                  
     4. 9. 1  問題描述                  
     4. 9. 2  神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)                  
     4. 9. 3  系統(tǒng)性能評估                  
     4. 9. 4  結(jié)論                  
     4. 10  徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計                  
     4. 10. 1  問題描述                  
     4. 10. 2  網(wǎng)絡(luò)的建立                  
     4. 10. 3  仿真網(wǎng)絡(luò)                  
     4. 10. 4  結(jié)論                  
 第5章  反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及實例                  
     5. 1  Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
     5. 2  Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
     5. 2. 1  Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演變過程                  
     5. 2. 2  離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DHNN)                  
     5. 2. 3  連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
     5. 3  CG網(wǎng)絡(luò)模型                  
     5. 4  盒中腦(BSB)模型                  
     5. 5  雙向聯(lián)想記憶(BAM)                  
     5. 6  回歸BP網(wǎng)絡(luò)                  
     5. 7  Boltzmann機網(wǎng)絡(luò)                  
 第6章  反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計分析                  
     6. 1  引言                  
     6. 2  振幅檢測                  
     6. 2. 1  問題描述                  
     6. 2. 2  網(wǎng)絡(luò)初始化                  
     6. 2. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練                  
     6. 2. 4  網(wǎng)絡(luò)測試                  
     6. 2. 5  網(wǎng)絡(luò)的推廣應(yīng)用及完善                  
     6. 3  兩神經(jīng)元的Hopfield申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計                  
     6. 3. 1  問題描述                  
     6. 3. 2  建立網(wǎng)絡(luò)                  
     6. 3. 3  網(wǎng)絡(luò)的測試                  
     6. 4  三神經(jīng)元的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計                  
     6. 4. 1  問題描述                  
     6. 4. 2  建立網(wǎng)絡(luò)                  
     6. 4. 3  網(wǎng)絡(luò)的測試                  
 第7章  自組織與LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及實例                  
     7. 1  自組織競爭網(wǎng)絡(luò)                  
     7. 1. 1  自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的形成                  
     7. 1. 2  自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的基本思想                  
     7. 1. 3  兩種聯(lián)想學(xué)習(xí)規(guī)則                  
     7. 1. 4  基本競爭型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
     7. 2  自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
     7. 2. 1  自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)                  
     7. 2. 2  自組織特征映射的算法                  
     7. 2. 3  自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)及工作規(guī)則                  
     7. 3  自適應(yīng)共振理論(ART)                  
     7. 4  CPN模型                  
 第8章  自組織與LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計分析                  
     8. 1  引言                  
     8. 2  自組織競爭網(wǎng)絡(luò)在模式分類中的應(yīng)用                  
     8. 2. 1  問題描述                  
     8. 2. 2  網(wǎng)絡(luò)建立                  
     8. 2. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練                  
     8. 2. 4  網(wǎng)絡(luò)測試與使用                  
     8. 2. 5  小結(jié)                  
     8. 3  二維自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)設(shè)計                  
     8. 3. 1  問題描述                  
     8. 3. 2  網(wǎng)絡(luò)建立                  
     8. 3. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練                  
     8. 3. 4  網(wǎng)絡(luò)測試與應(yīng)用                  
     8. 4  LVQ模式分類網(wǎng)絡(luò)設(shè)計                  
     8. 4. 1  問題描述                  
     8. 4. 2  網(wǎng)絡(luò)建立                  
     8. 4. 3  網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練                  
     8. 4. 4  網(wǎng)絡(luò)測試及使用                  
     8. 4. 5  結(jié)論                  
 第9章  神經(jīng)控制器結(jié)構(gòu)分析                  
     9. 1  NN學(xué)習(xí)控制                  
     9. 2  NN直接逆模型控制                  
     9. 3  NN自適應(yīng)控制                  
     9. 3. 1  NN自校正控制(STC)                  
     9. 3. 2  NN模型參考自適應(yīng)控制                  
     9. 4  NN內(nèi)?？刂?nbsp;                 
     9. 5  NN預(yù)測控制                  
     9. 6  NN自適應(yīng)判斷控制                  
     9. 7  基于CMAC的控制.                   
     9. 8  多層NN控制                  
     9. 9  分級NN控制                  
 第10章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論及應(yīng)用設(shè)計                  
     10. 1  模型預(yù)測控制理論                  
     10. 1. 1  系統(tǒng)辨識                  
     10. 1. 2  模型預(yù)測                  
     10. 2  模型預(yù)測控制實例分析                  
     10. 2. 1  問題的描述                  
     10. 2. 2  建立模型                  
     10. 2. 3  系統(tǒng)辨識                  
     10. 2. 4  系統(tǒng)仿真                  
     10. 3  反饋線性化控制理論                  
     10. 3. 1  辨識NARMA—L2模型                  
     10. 3. 2  NARMA—L2控制器                  
     10. 4  NARNMA—L2(反饋線性化)控制實例分析                  
     10. 4. 1  問題的描述                  
     10. 2  建立模型                  
     10. 4. 3  系統(tǒng)辨識                  
     10. 4. 4  系統(tǒng)仿真                  
     10. 5  模型參考控制理論                  
     10. 6  模型參考控制實例分析                  
     10. l  問題的描述                  
     10. 6. 2模型的建立                  
     10. 6. 3  系統(tǒng)辨識                  
     10. 6. 4  系統(tǒng)仿真                  
     10. 7  總結(jié)                  
 第11章  圖形用戶接口GUI                  
     11. 1  引言                  
     11. 2  建立網(wǎng)絡(luò)                  
     11. 2. 1  輸入和目標                  
     11. 2. 2  建立網(wǎng)絡(luò)                  
     11. 3  訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)                  
     11. 3. 1  訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)                  
     11. 3. 2  仿真網(wǎng)絡(luò)                  
     11. 4  將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到命令行工作空間中                  
     11. 5  清除數(shù)據(jù)                  
     11. 6  從命令行工作空間中導(dǎo)入數(shù)據(jù)                  
     11. 7  變量存盤與讀取                  
 第12章  SIMULINK                  
     12. 1  模塊的設(shè)置                  
     12. 1. 1  傳遞函數(shù)模塊                  
     12. 1. 2  網(wǎng)絡(luò)輸入模塊                  
     12. 1. 3  權(quán)重模塊                  
     12. 1. 4  控制系統(tǒng)模塊                  
     12. 2  模塊的生成                  
 第13章  高級話題                  
     13. 1  定制網(wǎng)紹                  
     13. 1. 1  定制網(wǎng)絡(luò)                  
     13. 1. 2  網(wǎng)絡(luò)定義                  
     13. 1. 3  網(wǎng)絡(luò)行為                  
     13. 2  附加的工具箱函數(shù)                  
     13. 2. 1  初始化函數(shù)                  
     13. 2. 2  傳遞函數(shù)                  
     13. 2. 3  學(xué)習(xí)函數(shù)                  
     13. 3  定制函數(shù)                  
     13. 3. 1  仿真函數(shù)                  
     13. 3. 2  初始化函數(shù)                  
     13. 3. 3  學(xué)習(xí)函數(shù)                  
     13. 3. 4  自組織映射函數(shù)                  
 附錄A  MATAB 6. 5的其他新特性                  
     A. 1  SIMULINK 5. 0的新特性                  
     A. 2  MathWorks Releasel3新產(chǎn)品                  
 附錄B  MATLAB 6. 5安裝問題指南                  
     B. 1  MATLAB 6. 5為什么安裝后不能啟動                  
     B. 2  安裝時更新Java虛擬機的問題                  
     B. 3  PDF文檔的獲取                  
 附錄C  MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)參考                  
     C. 1  工具箱函數(shù)                  
     C. 2  傳遞函數(shù)圖形                  
 參考文獻