MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)

前言

本書是MATLAB“工程設(shè)計(jì)書庫”系列叢書之一。MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能的數(shù)值計(jì)算和可視化軟件，它的推出得到了各個領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者的廣泛關(guān)注，其強(qiáng)大的擴(kuò)展功能為用戶提供了強(qiáng)有力的支持；它集數(shù)學(xué)計(jì)算、圖形計(jì)算、語言設(shè)計(jì)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個工具箱于一體，具有極高的編程效率。本書重點(diǎn)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法，詳細(xì)介紹了由MATLAB提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)的使用方法，并結(jié)合作者在科研中總結(jié)的應(yīng)用示例，說明了基于MATLAB進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與應(yīng)用的方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡單的神經(jīng)元相互連接而成的自適應(yīng)非線性動態(tài)系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為生物控制論的一個成果，其觸角幾乎已延伸到各個工程領(lǐng)域，吸引著不同專業(yè)領(lǐng)域的專家從事這方面的研究和開發(fā)工作，并且在這些領(lǐng)域中形成了新的生長點(diǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從理論探索進(jìn)入大規(guī)模工程實(shí)用階段，到現(xiàn)在也只有短短十幾年的時間。它的工作原理和功能特點(diǎn)接近于人腦，不是按給定的程序一步一步地機(jī)械執(zhí)行，而是能夠自身適應(yīng)環(huán)境，總結(jié)規(guī)律，完成運(yùn)算、識別和控制工作。一般人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征為：大規(guī)模的并行處理和分布式的信息存儲；極強(qiáng)的自學(xué)、聯(lián)想和容錯能力；良好的自適應(yīng)性和自組織性；多輸入、多輸出的非線性系統(tǒng)。這些特征使它基本符合工程的要求。由于在構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱含層和輸出層中，同一層中的處理單元是完全并行的，只有各層間的信息傳遞是串行的，且同層中處理單元的數(shù)目要比網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)多，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理過程是一種典型的并行推理，速度很快，且不存在當(dāng)多條規(guī)則的前提均與某一事實(shí)匹配時產(chǎn)生沖突的問題。這對于規(guī)模較大、構(gòu)成較復(fù)雜的工程設(shè)計(jì)問題尤為有效。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理過程只與網(wǎng)絡(luò)自身的參數(shù)有關(guān)，其參數(shù)又可通過學(xué)習(xí)算法進(jìn)行自適應(yīng)訓(xùn)練，因此它有很強(qiáng)的自學(xué)和自適應(yīng)能力。在工程設(shè)計(jì)中只要向它提供足夠多的設(shè)計(jì)樣本，經(jīng)過訓(xùn)練后，設(shè)計(jì)知識就存在于網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)中，因而大大減輕了知識收集和知識庫建立的負(fù)擔(dān)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識表達(dá)采用的是一種隱式表達(dá)，它把知識蘊(yùn)含于網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)與連接權(quán)中，使工程設(shè)計(jì)中的一些難以規(guī)則化或程序化的知識更易于表達(dá)和實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)思維。工程實(shí)際中，許多設(shè)計(jì)都是多輸入多輸出的決策問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)使其在解決這類問題上有很大的優(yōu)勢。正是由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門新興的學(xué)科，它在理論、模型、算法、應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)等方面都還有很多空白點(diǎn)需要努力探索、研究、開拓和開發(fā)。因此，許多國家的政府和企業(yè)都投入了大量的資金，組織大量的科學(xué)技術(shù)專家對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛問題立項(xiàng)研究。從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬程序和專用芯片的不斷推出、論文的大量發(fā)表以及各種應(yīng)用的報(bào)道可以看到，在這個領(lǐng)域里一個百花齊放、百家爭鳴的局面已經(jīng)形成。我國對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究起步于20世紀(jì)70年代末期，90年代以來發(fā)展迅速。目前，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在我國科研、生產(chǎn)和生活中產(chǎn)生了巨大的影響。最新版MATLAB所搭配的NeuralcNetworkToolbox，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域研究的成果完整地覆蓋，它以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，用MATLAB語言構(gòu)造出典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，如S型、線性、競爭層和飽和線性等，使設(shè)計(jì)者對所選定網(wǎng)絡(luò)輸出的計(jì)算變成對激活函數(shù)的調(diào)用。另外，根據(jù)各種典型的修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的規(guī)則，加上網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，用MATLAB編寫出各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與訓(xùn)練的子程序，網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)者則可以根據(jù)自己的需要去調(diào)用工具箱中有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)訓(xùn)練程序，使自己能夠從煩瑣的編程中解脫出來，集中精力去思考問題和解決問題，從而提高解題效率。本書共分為10章。第1章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識，包括生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能特點(diǎn)、人工神經(jīng)元模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及工作方式等；第2章介紹了感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括單層感知器、多層感知器、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練等；第3章介紹了自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括競爭學(xué)習(xí)的概念與原理、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)等；第4章介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括BP網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)、BP網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)、BP網(wǎng)絡(luò)的局限性等；第5章介紹了線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法、線性網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)等；第6章介紹了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法、徑向基網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)、基于徑向基函數(shù)技術(shù)的函數(shù)逼近與內(nèi)插等；第7章介紹了反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及MATLAB實(shí)現(xiàn)，包括Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及MATLAB實(shí)現(xiàn)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用、雙向聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第8章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測與控制，包括電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào)的MATLAB實(shí)現(xiàn)、地震預(yù)報(bào)的MATLAB實(shí)現(xiàn)、交通運(yùn)輸能力預(yù)測的MATLAB實(shí)現(xiàn)等；第9章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及故障診斷，包括BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的改進(jìn)、基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第10章介紹了圖形用戶界面設(shè)計(jì)，包括事件處理、回調(diào)函數(shù)、回調(diào)處理和網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建等。本書力求內(nèi)容豐富、圖文并茂、文字流暢，使之成為一本學(xué)習(xí)和使用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面有價(jià)值的參考書。參加本書編寫的人員有張德豐、周品、許華興、王旭寶、王孟群、鄧恒奮、盧國偉、盧煥斌、伍志聰、莊文華、張水蘭、莊浩杰、許業(yè)成、何沛彬、何佩賢、張堅(jiān)、李勇杰、李秋蘭、李美妍、陳運(yùn)英、陳景棠、梁家科、黃達(dá)中、陳楚明、林健鋒、梁勁強(qiáng)、林振滿等。本書錯誤或疏漏之處在所難免，敬請讀者批評指正。

內(nèi)容概要

本書利用目前國際上流行的MATLAB環(huán)境，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，在深入淺出地介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各種典型網(wǎng)絡(luò)以及訓(xùn)練過程的基礎(chǔ)上，利用MATLAB工具箱進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用。本書給出了各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同應(yīng)用時的網(wǎng)絡(luò)性能分析與直觀的圖形結(jié)果，使讀者更加透徹地了解各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能及其優(yōu)缺點(diǎn)，從而達(dá)到正確、合理和充分應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的。    本書可作為計(jì)算機(jī)、電子學(xué)、信息科學(xué)、通信、控制等專業(yè)的本科生、研究生教材，也可作為其他專業(yè)科技人員學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或MATLAB及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的參考用書。

書籍目錄

前言第1章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述  1.1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念  1.2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和應(yīng)用  1.3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)  1.4  MATLAB語言及入門  1.5  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱第2章  感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  2.1  單層感知器  2.2  多層感知器  2.3  感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練  2.4  基于BP算法的多層感知器設(shè)計(jì)基礎(chǔ)  2.5  感知器設(shè)計(jì)實(shí)例第3章  自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  3.1  競爭學(xué)習(xí)的概念與原理  3.2  自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型   3.3  自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)  3.4  實(shí)例分析   3.5  自適應(yīng)共振理論網(wǎng)絡(luò)第4章  BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  4.1  BP網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)  4.2  BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與算法  4.3  BP網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)  4.4  BP網(wǎng)絡(luò)的局限性  4.5  BP網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用實(shí)例分析第5章  線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  5.1  線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建   5.2  線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法  5.3  線性網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)   5.4  線性網(wǎng)絡(luò)的局限性  5.5  線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例分析第6章  徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)   6.1  徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法   6.2  徑向基網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)  6.3  基于徑向基函數(shù)技術(shù)的函數(shù)逼近與內(nèi)插  6.4  概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  6.5  正則化理論與正則化RBF網(wǎng)絡(luò)  6.6  模式可分性觀點(diǎn)與廣義的RBF網(wǎng)絡(luò)  6.7  徑向基函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例第7章  反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及 MATLAB實(shí)現(xiàn)  7.1  Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及MATLAB實(shí)現(xiàn)  7.2  Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用  7.3  雙向聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  7.4  反饋網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例分析  7.5  Boltzmann機(jī)網(wǎng)絡(luò)及仿真 第8章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測與控制 第9章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及故障診斷 第10章  圖形用戶界面設(shè)計(jì)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：

編輯推薦

　　本書可作為計(jì)算機(jī)、電子學(xué)、信息科學(xué)、通信、控制等專業(yè)的本科生、研究生教材，也可作為其他專業(yè)科技人員學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或MATLAB及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的參考用書。

圖書封面

圖書標(biāo)簽Tags

無

評論、評分、閱讀與下載

---

    MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì) PDF格式下載

---