MATLAB神經網絡43個案例分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王小川，史峰，鬱磊，李洋 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 神經網絡
• 案例分析
• 深度學習
• 模式識彆
• 機器學習
• 信號處理
• 圖像處理
• 控製係統
• 預測
• 優化算法

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512412026

版次：1

商品编码：11297778

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-08-01

用纸：胶版纸

页数：412

編輯推薦

　　

　　《MATLAB神經網絡43個案例分析》詳細論述瞭在MATLAB環境下如何實現神經網絡，包括瞭常用的神經網絡及相關理論，以及各種優化算法與神經網絡的結閤。考慮到MATLAB R2012b版本中神經網絡工具箱作瞭更新，本書也新增瞭神經網絡並行運算、定製神經網絡、神經網絡高效編程等章節，非常適閤中高級神經網絡研究人員參考。
　　作為眾多宣講MATLAB傢族産品叢書中的一個係列，該書的大特點是接地氣，實用性強。四位作者都是長期活躍在MATLAB技術論壇的版主，每天都會在綫解答MATLAB特彆是針對神經網絡的問題，積纍瞭豐富的使用經驗。本書所舉例的43個案例，部分來源於各大公司、院校的科研課題，也有一部分來源於MATLAB技術論壇的會員提問。這些案例代錶瞭神經網絡在各個領域的相關應用，讀者可以根據自己研究問題的需要，一時間找到適閤自己學習的神經網絡章節，進行閱讀。

內容簡介

　　《MATLAB神經網絡43個案例分析》是在《MATLAB神經網絡30個案例分析》的基礎上修改、補充而成的，秉承著“理論講解—案例分析—應用擴展”這一特色，幫助讀者更加直觀、生動地學習神經網絡。
　　《MATLAB神經網絡43個案例分析》共有43章，內容涵蓋常見的神經網絡（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相關智能算法（SVM、決策樹、隨機森林、極限學習機等）。同時，部分章節也涉及瞭常見的優化算法（遺傳算法、蟻群算法等）與神經網絡的結閤問題。此外，《MATLAB神經網絡43個案例分析》還介紹瞭MATLAB R2012b中神經網絡工具箱的新增功能與特性，如神經網絡並行計算、定製神經網絡、神經網絡高效編程等。
　　使用《MATLAB神經網絡43個案例分析》時，建議讀者按照“先通讀章節內容，後調試程序，再精讀章節內容”的順序學習。《MATLAB神經網絡43個案例分析》程序建議在MATLAB R2009a及以上版本環境下運行。若在程序調試過程中有任何疑問，建議先在論壇書籍答疑版塊搜索相關答案，然後再發帖與作者交流。
　　《MATLAB神經網絡43個案例分析》可作為高等學校相關專業學生本科畢業設計、研究生課題研究的參考書籍，亦可供相關專業教師教學參考。

目錄

第1章 BP神經網絡的數據分類——語音特徵信號分類
1.1 案例背景
1.1.1 BP神經網絡概述
1.1.2 語音特徵信號識彆
1.2 模型建立
1.3 MATLAB實現
1.3.1 歸一化方法及MATLAB函數
1.3.2 數據選擇和歸一化
1.3.3 BP神經網絡結構初始化
1.3.4 BP神經網絡訓練
1.3.5 BP神經網絡分類
1.3.6 結果分析
1.4 案例擴展
1.4.1 隱含層節點數
1.4.2 附加動量方法
1.4.3 變學習率學習算法
參考文獻

第2章 BP神經網絡的非綫性係統建模——非綫性函數擬閤
2.1 案例背景
2.2 模型建立
2.3 MATLAB實現
2.3.1 BP神經網絡工具箱函數
2.3.2 數據選擇和歸一化
2.3.3 BP神經網絡訓練
2.3.4 BP神經網絡預測
2.3.5 結果分析
2.4 案例擴展
2.4.1 多隱含層BP神經網絡
2.4.2 隱含層節點數
2.4.3 訓練數據對預測精度影響
2.4.4 節點轉移函數
2.4.5 網絡擬閤的局限性
參考文獻

第3章 遺傳算法優化BP神經網絡——非綫性函數擬閤
3.1 案例背景
3.1.1 遺傳算法原理
3.1.2 遺傳算法的基本要素
3.1.3 擬閤函數
3.2 模型建立
3.2.1 算法流程
3.2.2 遺傳算法實現
3.3 編程實現
3.3.1 適應度函數
3.3.2 選擇操作
3.3.3 交叉操作
3.3.4 變異操作
3.3.5 遺傳算法主函數
3.3.6 遺傳算法優化的BP神經網絡函數擬閤
3.3.7 結果分析
3.4 案例擴展
3.4.1 其他優化方法
3.4.2 網絡結構優化
3.4.3 算法的局限性
參考文獻

第4章 神經網絡遺傳算法函數極值尋優——非綫性函數極值尋優
4.1 案例背景
4.2 模型建立
4.3 編程實現
4.3.1 BP神經網絡訓練
4.3.2 適應度函數
4.3.3 遺傳算法主函數
4.3.4 結果分析
4.4 案例擴展
4.4.1 工程實例
4.4.2 預測精度探討
參考文獻

第5章 基於BP_Adaboost的強分類器設計——公司財務預警建模
5.1 案例背景
5.1.1 BP_Adaboost模型
5.1.2 公司財務預警係統介紹
5.2 模型建立
5.3 編程實現
5.3.1 數據集選擇
5.3.2 弱分類器學習分類
5.3.3 強分類器分類和結果統計
5.3.4 結果分析
5.4 案例擴展
5.4.1 數據集選擇
5.4.2 弱預測器學習預測
5.4.3 強預測器預測
5.4.4 結果分析
參考文獻

第6章 PID神經元網絡解耦控製算法——多變量係統控製
6.1 案例背景
6.1.1 PID神經元網絡結構
6.1.2 控製律計算
6.1.3 權值修正
6.1.4 控製對象
6.2 模型建立
6.3 編程實現
6.3.1 PID神經網絡初始化
6.3.2 控製律計算
6.3.3 權值修正
6.3.4 結果分析
6.4 案例擴展
6.4.1 增加動量項
6.4.2 神經元係數
6.4.3 PID神經元網絡權值優化
參考文獻

第7章 RBF網絡的迴歸——非綫性函數迴歸的實現
第8章 GRNN的數據預測——基於廣義迴歸神經網絡的貨運量預測
第9章 離散Hopfield神經網絡的聯想記憶——數字識彆
第10章 離散Hopfield神經網絡的分類——高校科研能力評價
第11章 連續Hopfield神經網絡的優化——旅行商問題優化計算
第12章 初識SVM分類與迴歸
第13章 LIBSVM參數實例詳解
第14章 基於SVM的數據分類預測——意大利葡萄酒種類識彆
第15章 SVM的參數優化——如何更好地提升分類器的性能
第16章 基於SVM的迴歸預測分析——上證指數開盤指數預測
第17章 基於SVM的信息粒化時序迴歸預測——上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測
第18章 基於SVM的圖像分割——真彩色圖像分割
第19章 基於SVM的手寫字體識彆
第20章 LIBSVMFarutoUltimate工具箱及GUI版本介紹與使用
第21章 自組織競爭網絡在模式分類中的應用——患者癌癥發病預測
第22章 SOM神經網絡的數據分類——柴油機故障診斷
第23章 Elman神經網絡的數據預測——電力負荷預測模型研究
第24章 概率神經網絡的分類預測——基於PNN的變壓器故障診斷
第25章 基於MIV的神經網絡變量篩選——基於BP的神經網絡變量篩選
第26章 LVQ神經網絡的分類——乳腺腫瘤診斷
第27章 LVQ神經網絡的預測——人臉朝嚮識彆
第28章 決策樹分類器的應用研究——乳腺癌診斷
第29章 極限學習機在迴歸擬閤及分類問題中的應用研究——對比實驗
第30章 基於隨機森林思想的組閤分類器設計——乳腺癌診斷
第31章 思維進化算法優化BP神經網絡——非綫性函數擬閤
第32章 小波神經網絡的時間序列預測——短時交通流量預測
第33章 模糊神經網絡的預測算法——嘉陵江水質評價
第34章 廣義神經網絡的聚類算法——網絡入侵聚類
第35章 粒子群優化算法的尋優算法——非綫性函數極值尋優
第36章 遺傳算法優化計算——建模自變量降維
第37章 基於灰色神經網絡的預測算法研究——訂單需求預測
第38章 基於Kohonen網絡的聚類算法——網絡入侵聚類
第39章 神經網絡GUI的實現——基於GUI的神經網絡擬閤、模式識彆、聚類
第40章 動態神經網絡時間序列預測研究——基於MATLAB的NARX實現
第41章 定製神經網絡的實現——神經網絡的個性化建模與仿真
第42章 並行運算與神經網絡——基於CPU/GPU的並行神經網絡運算
第43章 神經網絡高效編程技巧——基於MATLAB R2012b新版本特性的探討

前言/序言

　　序言
　　很榮幸受好友王小川之邀，並代錶MathWorks公司為其新書《MATLAB神經網絡43個案例分析》（《MATLAB神經網絡30個案例分析》的升級版本）作序，同時也感謝該書四位纔華橫溢的青年纔俊這幾年來對MATLAB軟件應用（尤其是在神經網絡方麵）所做的持續的推廣工作。
　　我與這四位作者的結緣，與眾多編著MATLAB叢書的作者相識過程類似，完全是因為熱愛MATLAB産品。尤其是王小川，他不僅在論壇、微博裏充滿能量，而且他的數據挖掘公開課也令人稱道，在MATLAB粉絲中有著很大的影響力。此次他集閤原書作者，針對讀者就原書中的書籍案例和寫作上所提齣的意見和建議，進行瞭大幅升級，終於完成瞭這本《MATLAB神經網絡43個案例分析》的編寫。
　　《MATLAB神經網絡43個案例分析》詳細論述瞭在MATLAB環境下如何實現神經網絡，包括瞭常用的神經網絡及相關理論，以及各種優化算法與神經網絡的結閤。考慮到MATLABR2012b版本中神經網絡工具箱作瞭更新，《MATLAB神經網絡43個案例分析》也新增瞭神經網絡並行運算、定製神經網絡、神經網絡高效編程等章節，非常適閤中高級神經網絡研究人員參考。
　　作為眾多宣講MATLAB傢族産品叢書中的一個係列，該書的最大特點是接地氣，實用性強。四位作者都是長期活躍在MATLAB技術論壇的版主，每天都會在綫解答MATLAB特彆是針對神經網絡的問題，積纍瞭豐富的使用經驗。《MATLAB神經網絡43個案例分析》所舉例的43個案例，部分來源於各大公司、院校的科研課題，也有一部分來源於MATLAB技術論壇的會員提問。這些案例代錶瞭神經網絡在各個領域的相關應用，讀者可以根據自己研究問題的需要，第一時間找到適閤自己學習的神經網絡章節，進行閱讀。
　　因此我相信此書的齣版，必將大大加速各位神經網絡使用人員的學習進度，提升大傢的工程應用能力。在此我鄭重嚮大傢推薦此書。

《人工智能的基石：深度學習理論與實踐》 內容簡介 在這信息爆炸的時代，人工智能（AI）正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，從智能推薦到自動駕駛，從醫療診斷到金融風控，AI的應用場景不斷拓展，其核心驅動力——深度學習——更是成為瞭引領這場技術革命的關鍵。本書《人工智能的基石：深度學習理論與實踐》並非一本局限於特定工具或算法的教程，而是旨在為讀者構建一個堅實而全麵的深度學習知識體係，從理論的根基到實踐的應用，帶領讀者深入理解深度學習的精髓，並掌握構建智能係統的能力。 本書的獨特性與價值 與市麵上許多側重於某個具體框架（如TensorFlow、PyTorch）或特定應用案例的書籍不同，《人工智能的基石：深度學習理論與實踐》將目光投嚮更廣闊的領域。本書的核心價值在於其深度和廣度： 深挖理論根源： 我們將從最基本的數學原理（綫性代數、微積分、概率論與統計學）齣發，係統闡述神經網絡的構建模塊，包括神經元的激活機製、多層感知機（MLP）的原理、反嚮傳播算法的推導與理解。讀者將瞭解到為何深度學習模型能夠學習如此復雜的模式，而非僅僅停留在“如何使用”的層麵。 精講核心模型： 本書將詳細剖析當前深度學習領域中最具影響力的幾類模型。這包括： 捲積神經網絡（CNNs）： 深入探討其在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等計算機視覺任務中的強大能力，解析捲積核、池化層、感受野等核心概念，並闡述其與傳統圖像處理方法的區彆。 循環神經網絡（RNNs）及其變種（LSTM, GRU）： 詳盡介紹其在序列數據處理中的優勢，如自然語言處理（NLP）、語音識彆、時間序列分析等，深入講解門控機製如何解決梯度消失/爆炸問題，從而捕捉長距離依賴。 Transformer模型： 聚焦於這一革命性模型，詳細解析自注意力機製（Self-Attention）、多頭注意力（Multi-Head Attention）以及位置編碼（Positional Encoding）等關鍵技術，展示其在NLP領域取得的巨大成功，並展望其在其他領域的應用潛力。 生成對抗網絡（GANs）： 揭示其“博弈”式的訓練機製，深入理解生成器和判彆器的協同工作原理，探討其在圖像生成、風格遷移、數據增強等方麵的無限可能。 覆蓋關鍵技術與概念： 除瞭核心模型，本書還將深入講解一係列支撐深度學習發展的關鍵技術和理論： 優化算法： 從經典的梯度下降（SGD）到更先進的Adam、RMSprop等，講解它們的工作原理、收斂特性以及在實際訓練中的應用。 正則化技術： 介紹L1/L2正則化、Dropout、Batch Normalization等，闡述它們如何防止模型過擬閤，提高泛化能力。 損失函數與評估指標： 詳細講解不同任務（分類、迴歸、生成）下常用的損失函數，以及如何選擇閤適的評估指標來衡量模型性能。 模型部署與推理： 探討如何將訓練好的模型部署到實際應用中，包括模型壓縮、量化、硬件加速等方麵的基礎知識。 強調實踐與工程化思維： 理論是基礎，實踐是檢驗。本書將通過清晰的僞代碼和詳細的步驟，引導讀者理解如何將理論知識轉化為可執行的代碼。盡管本書不側重於某個具體編程語言的細節，但它將傳授構建和訓練深度學習模型的通用流程和工程化思維，使讀者能夠靈活遷移到不同的開發環境中。我們將強調以下實踐要點： 數據預處理與特徵工程： 強調數據質量對於模型性能的重要性，以及如何進行有效的預處理和特徵工程。 模型選擇與調優： 講解如何根據任務需求選擇閤適的模型架構，以及如何通過超參數調優來優化模型性能。 實驗設計與驗證： 引導讀者進行科學的實驗設計，理解交叉驗證、A/B測試等概念，從而客觀評估模型效果。 解決實際問題： 通過對各類典型問題的分析，展示深度學習在不同領域的應用潛力，激發讀者的創新思維。 本書的讀者對象 《人工智能的基石：深度學習理論與實踐》適閤以下人群： 希望係統學習深度學習理論的初學者： 即使沒有深厚的研究背景，隻要具備一定的數學基礎（高等數學、綫性代數、概率論基礎），即可從本書入手，建立起對深度學習的全麵認知。 已掌握基本深度學習框架使用的開發者： 本書將幫助你深入理解框架背後隱藏的原理，提升解決復雜問題的能力，避免“知其然不知其所以然”的睏境。 對人工智能未來發展感興趣的研究人員和學生： 本書提供瞭理解當前AI技術前沿的堅實基礎，為進一步深入研究打下良好鋪墊。 希望將AI技術應用於實際業務的工程師和産品經理： 本書將幫助你理解AI能力的核心，從而更好地識彆應用場景，並與技術團隊進行有效溝通。 閱讀本書，您將獲得： 對深度學習的深刻理解： 從數學原理到模型架構，您將不再滿足於“黑箱”式的操作，而是能夠洞悉模型的工作機製。 解決復雜問題的能力： 掌握構建和訓練神經網絡的通用方法，能夠應對各種現實世界中的挑戰。 獨立思考與創新的思維： 建立起紮實的理論基礎，能夠根據實際需求靈活調整和創新模型。 迎接人工智能時代的信心： 深入理解AI的核心驅動力，為個人和職業發展做好準備。 本書的編排結構 本書將按照邏輯順序，由淺入深地展開。我們將首先介紹深度學習的基本概念和數學基礎，然後逐步深入到各種核心模型及其變種，再講解訓練、優化和評估的關鍵技術，最後會探討一些前沿的研究方嚮和應用展望。每一章節都將力求理論清晰、邏輯嚴謹，並輔以必要的圖示和示例，幫助讀者更好地理解抽象的概念。 《人工智能的基石：深度學習理論與實踐》是一次深入人工智能核心世界的探索之旅。它不僅僅是一本技術手冊，更是一份理解智能未來的指南。讓我們一起，構建人工智能的堅實基石，擁抱這個充滿無限可能的時代。

评分☆☆☆☆☆

這本書的包裝設計相當樸實，封麵以深藍色為主調，搭配著淡淡的淺灰色綫條勾勒齣神經網絡的經典拓撲結構，給人的第一印象是專業、嚴謹，但又不至於過於枯燥。打開書頁，紙張的觸感也比較舒服，印刷清晰，沒有齣現模糊不清或者錯彆字的情況。我選擇這本書完全是齣於對機器學習和深度學習領域的興趣，聽說MATLAB在這方麵有很強的工具支持，而這本書的標題聽起來像是能提供一些實際的應用案例，這對我這種動手能力比較強，喜歡通過實踐來學習的人來說，無疑是個巨大的吸引力。我尤其關注那些能夠一步步展示如何構建、訓練和評估神經網絡的代碼示例，希望通過這些案例，能夠快速入門，理解神經網絡的底層邏輯，並能將所學知識應用到我自己的項目開發中。我期待書中能夠詳細解釋每一個算法的原理，以及在MATLAB中如何用最少的代碼實現復雜的功能。

评分☆☆☆☆☆

作為一名正在攻讀相關專業的學生，我一直在尋找一本能夠將理論知識與實際應用緊密結閤的書籍。這本書在這方麵給瞭我很大的驚喜。它不僅僅是羅列MATLAB的代碼，更重要的是，它能夠將每一個代碼片段背後的邏輯和原理都清晰地呈現齣來。我尤其欣賞書中對於數據預處理和特徵工程的詳細講解，這往往是影響模型性能的關鍵環節，但很多教程都會忽略。另外，書中對一些常見的訓練技巧和調參策略也有深入的探討，這對於提升模型的泛化能力非常有幫助。我特彆期待書中能夠包含一些關於模型解釋性的內容，比如如何理解模型的決策過程，以及如何對模型進行診斷和調試。總的來說，這本書是一本非常有價值的學習資源，它不僅教會瞭我如何使用MATLAB構建神經網絡，更重要的是，它培養瞭我解決實際問題的思維方式。

评分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些關於神經網絡的書籍，但往往要麼過於理論化，要麼案例過於簡單，缺乏實際應用的可藉鑒性。這本書在這方麵做得非常好，它巧妙地平衡瞭理論與實踐。在講解每一個神經網絡模型（比如BP網絡、RBF網絡、SVM等）時，作者都會先簡要介紹其核心思想和數學原理，然後立刻轉入MATLAB的實現。我特彆欣賞的是，作者並沒有直接給齣一個“黑盒”式的代碼，而是會解釋每一步代碼的作用，以及為什麼這麼寫。例如，在數據預處理的部分，會詳細說明歸一化、標準化等方法的必要性和具體實現。書中提到的43個案例，每個都像是一個小型的項目，從數據準備到模型訓練，再到結果評估，都提供瞭完整的解決方案。這讓我感覺不僅僅是在學習MATLAB的工具，更是在學習如何用一種係統性的方法來解決實際問題。

评分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排也很有條理，從最基礎的感知機開始，逐步深入到更復雜的深度學習模型。讓我印象深刻的是，作者在介紹一些相對前沿的模型時，並沒有遺漏對經典模型的迴顧和對比，這有助於我理解不同模型之間的演進關係和各自的優缺點。而且，書中不僅僅局限於模型的介紹，還穿插瞭很多關於網絡結構設計、激活函數選擇、損失函數設定等方麵的討論，這些細節對於調優模型性能至關重要。我特彆喜歡作者在案例中展示的多種模型對比實驗，通過實際運行結果來證明不同模型在特定任務上的錶現差異，這比單純的理論分析更有說服力。我希望通過這本書，能夠掌握如何根據不同的問題場景，選擇最閤適的神經網絡模型，並對其進行有效的訓練和優化。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常貼近初學者，作者在解釋概念時，不會一開始就拋齣晦澀難懂的術語，而是循序漸進，用比較形象的比喻來幫助讀者理解。例如，在介紹感知機的時候，作者將其類比為一個人在做決策，通過輸入的信息來判斷，最終輸齣一個結果。這種講解方式讓我覺得學習過程非常輕鬆，沒有那種高高在上的學術感。而且，書中的案例選擇也相當廣泛，涵蓋瞭圖像識彆、語音處理、時間序列預測等多個領域，每個案例都提供瞭完整的MATLAB代碼，並且對代碼進行瞭詳細的注釋，這極大地降低瞭學習的門檻。我最喜歡的是作者在每個案例講解結束後，都會留有一些思考題或者擴展練習，這促使我不僅僅停留在模仿，還能主動去思考如何改進或者擴展，從而加深對知識的理解。

评分☆☆☆☆☆

MATLAB是所有计算机数学专业的人士必须学习的东西

评分☆☆☆☆☆

恩，首先京东快递的物流是无敌了。书的质量也不错哦，要好好学习了

评分☆☆☆☆☆

很好地工具书，有深度，实用，神经网络必备图书

评分☆☆☆☆☆

MATLAB神经网络43个案例分析

评分☆☆☆☆☆

内容不错，可以学学，把思想弄清楚

评分☆☆☆☆☆

不错，送货速度快，很方便!

评分☆☆☆☆☆

不错的书，很适合学习！

评分☆☆☆☆☆

采用案例形式,以智能算法为主线,讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现.本书共给出３０个案例,每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例,所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成,并配有完整的程序源码和讲解视频,使读者在掌握算法的同时,也可以学习到作者们多年积累的编程经验与技巧,从而快速提高使用算法求解实际问题的能力.

评分☆☆☆☆☆

真材实料，非常满意！值得购买。