MATLAB R2016a神经网络设计应用27例_顾艳春_9787121333293

MATLAB R2016a神经网络设计应用27例

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丛书名：MATLAB仿真应用精品丛书

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本书以MATLAB R2016a为平台，通过专业技术与大量典型实例相结合，介绍了各种典型网络的训练过程和实际应用。全书共27个案例，从实用角度出发，详尽地讲述感知器网络、线性神经网络、RBF神经网络、BP神经网络、反馈神经网络及自组织神经网络等内容，扩展介绍神经网络在其他工程领域的实际应用。本书可作为科研人员及工程技术人员的参考用书，也可作为本科生和研究生的学习用书。

前言
1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。近年来，人工神经网络正在模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。
神经网络是通过对人脑的基本单元神经元的建模和连接，探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。神经网络的一个重要特性是它能够从环境中学习，并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中。神经网络的学习是一个过程，在其所处环境的激励下，相继给网络输入一些样本模式，并按照一定的规则（学习算法）调整网络各层的权值矩阵，待网络各层权值都收敛到一定值，学习过程结束，之后就可以用生成的神经网络来对真实数据分类。
神经网络在很多领域中已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合，以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。目前，这方面的工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。
MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图像处理、动画和表达式作图，可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能进行了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时，对一些特殊的可视化要求（例如图形对话等），MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外，新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上做了很大的改进，可以满足对这方面有特殊要求的用户的需求。
MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。MATLAB在很多领域，如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通信、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。
一种语言之所以能够如此迅速地普及和应用，显示出如此旺盛的生命力，是因为它有着不同其他语言的特点。正如C语言等高级语言使人们摆脱了需要直接对计算机硬件资源进行操作的要求，被称为第四代计算机语言的MATLAB（简称M语言），利用其丰富的函数资源和工具箱资源，使编程人员可以根据不同的需要选择相应的优化函数，而不需要编写烦琐的程序代码。该软件最突出的特点就是简洁、开放式、便捷等，它提供了更为直观、符合人们思维习惯的代码。同时给用户带来最直观、最简洁的程序开发环境。目前的MATLAB可以说是科学技工作者必不可少的工具之一，掌握这一重要工具将使得日常的学习和工作事半功倍。
MATLAB之所以有如此强大的功能在于其还在不断扩大的工具箱的应用，离开了工具箱的应用，MATLAB环境下的操作也仅仅是简单的矩阵运算与作图而已。神经网络工具箱正是在MATLAB环境下所开发出来的众多工具箱之一，它是以人工神经网络理论为基础，用MATLAB语言构造出典型神经网络的激活函数，根据各种典型的修正网络权值的规则，加上网络的训练过程，用MATLAB编写出各种网络权值训练的子程序，网络的设计者可以根据所需去调用工具箱中有关神经网络的设计与训练程序，使自己能够从烦琐的编程中解脱出来，致力于思考问题和解决问题，从而提高效率和解题质量。
本书基于MATLAB R2016a全面讲解MATLAB相关知识，帮助读者尽快掌握MATLAB的应用。本书具有如下特点：
（1）全面细致，循序渐进。本书以MATLAB R2016a为平台，简要、全面、由浅入深地介绍MATLAB软件的特色、使用，再辅以MATLAB在工程中的应用案例，帮助读者尽快掌握用MATLAB进行工程应用分析的技能。
（2）内容新颖，应用典型。本书结合MATLAB解决工程应用中的各种实际问题，详细地讲解MATLAB软件的使用方法与技巧，并通过大量典型的应用例子来实操，在讲解过程中辅以相应的图片，使读者在阅读时一目了然，从而快速掌握书中的内容。
（3）轻松易学，上手快速。本书理论与实例相结合，并通过MATLAB的在线帮助、自带实例等内容，使读者轻松掌握所学内容，快速上手，还可以提高快速分析和解决实际问题的能力，从而能够在最短的时间内，以最高的效率解决实际通信系统中遇到的问题。
本书主要由顾艳春编写，参加编写的还有赵书兰、刘志为、栾颖、王宇华、吴茂、方清城、邓奋发、何正风、丁伟雄、李娅、辛焕平、杨文茵、李晓东和张德丰。
本书可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书，也可以作为广大在校本科生和研究生的学习用书。本书提供案例源代码下载，读者可以登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）查找本书，免费下载。
由于时间仓促，加之作者水平有限，所以错误和疏漏之处在所难免。在此，诚恳地期望得到各领域的专家和广大读者的批评指正。
编著者

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