神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與MATLAB R2007實現(xiàn)

第1章　概述
1.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識
1.1.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史
1.1.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
1.1.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
1.2　MATLAB語言及入門
1.2.1　 MATLAB概述
1.2.2 MATLAB語言特點
1.2.3　MATLAB快速入門
1.3　MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱
1.4 小結(jié)
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)工具箱中的通用函數(shù)
2.1.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真函數(shù)sim
2.1.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練及學習函數(shù)
2.1.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化函數(shù)
2.1.4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入函數(shù)
2.1.5　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)
2.1.6　其他重要函數(shù)
2.2　感知器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)
2.2.1　感知器創(chuàng)建函數(shù)
2.2.2　顯示函數(shù)
2.2.3　性能函數(shù)
2.3　線性網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)
2.3.1　線性網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建和設(shè)計函數(shù)
2.3.2　學習函數(shù)
2.4　BP網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)
2.4.1　BP網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建函數(shù)
2.4.2　神經(jīng)元上的傳遞函數(shù)
2.4.3　BP網(wǎng)絡(luò)學習函數(shù)
2.4.4　BP網(wǎng)絡(luò)訓練函數(shù)
2.4.5　性能函數(shù)
2.4.6　顯示函數(shù)
2.5　反饋網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)
2.5.1　動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建函數(shù)
2.5.2　Hopfield網(wǎng)絡(luò)的工具箱函數(shù)
2.5.3　Elman網(wǎng)絡(luò)的工具箱函數(shù)
2.6　徑向基網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)
2.6.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建函數(shù)
2.6.2　轉(zhuǎn)換函數(shù)
2.6.3　傳遞函數(shù)
2.7 自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)
2.7.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建函數(shù)
第3章 前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及MATLAB實現(xiàn)
第4章 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及MATLAB實現(xiàn)
第5章 自組織與LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及MATLAB實現(xiàn)
第6章 圖形用戶接口GUI
第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論及應(yīng)用設(shè)計
第8章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷
第9章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測
第10章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊控制
第11章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)噪聲抵消技術(shù)