神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:周开利康耀红

出品人:

页数:254

译者:

出版时间:2005-7

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302108290

丛书系列:

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《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》图书简介 本书是一部面向广大工程技术人员、科研人员、高校师生以及对神经网络理论与应用感兴趣的读者的专业技术书籍。本书旨在系统地介绍神经网络的基本模型、理论原理，并重点展示如何利用MATLAB这一强大的工程计算与仿真软件，将这些理论模型转化为可执行的仿真程序。全书内容紧密结合实际应用，强调理论与实践相结合，力求让读者在掌握神经网络核心概念的同时，能够熟练运用MATLAB进行模型设计、算法实现、性能评估与优化。 核心内容概述： 本书的编写以循序渐进、由浅入深的方式展开，首先建立读者对神经网络基本概念的理解，然后逐步深入到各种主流神经网络模型的原理与应用，最后聚焦于MATLAB仿真技术的实践。 第一部分：神经网络基础理论 第一章：神经网络概述 详细阐述神经网络的起源、发展历程及其在人工智能领域的重要地位。 介绍人工神经网络的基本构成单元——神经元模型，包括其输入、加权求和、激活函数以及输出等关键组成部分。 深入剖析常用的激活函数，如Sigmoid、Tanh、ReLU等，分析它们的数学特性、优缺点及适用场景。 解释神经网络的学习过程，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念。 介绍神经网络的训练原理，如误差反向传播算法（Backpropagation）的核心思想与数学推导。 第二章：前馈神经网络（Feedforward Neural Networks） 重点介绍单层感知器（Perceptron）模型，阐述其结构、工作原理以及学习算法，并分析其局限性。 详细讲解多层感知器（Multi-layer Perceptron, MLP）的结构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及它们之间的连接方式。 深入剖析BP算法在MLP中的应用，包括损失函数、梯度计算与参数更新过程。 讨论隐藏层数量、神经元数量、激活函数选择等网络结构设计问题。 提供MLP在分类、回归等经典任务上的应用实例，并分析其优缺点。 第三章：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN） 介绍CNN的核心概念，包括卷积层、池化层（Pooling Layer）和全连接层。 详细解释卷积操作的原理，包括感受野、卷积核（Filter）以及步长（Stride）等。 分析不同类型的池化操作，如最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），及其作用。 阐述CNN在图像识别、目标检测等领域的强大优势，并介绍经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。 提供CNN在图像处理任务中的应用案例，并分析其网络结构设计策略。 第四章：循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN） 讲解RNN的基本结构，包括输入、隐藏状态和输出，以及它们随时间序列变化的特性。 介绍RNN处理序列数据的优势，并分析其在自然语言处理、语音识别等领域的应用潜力。 深入剖析RNN的训练过程，包括时间反向传播（Backpropagation Through Time, BPTT）算法。 讨论RNN在长序列依赖性问题上的局限性，并引出更高级的RNN变种。 第五章：长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）与门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU） 详细介绍LSTM的内部结构，包括遗忘门（Forget Gate）、输入门（Input Gate）和输出门（Output Gate），以及细胞状态（Cell State）。 阐述LSTM如何有效地解决RNN的梯度消失/爆炸问题，从而捕捉长距离依赖关系。 介绍GRU的结构，分析其相较于LSTM的简化之处，以及在实际应用中的性能表现。 提供LSTM和GRU在文本生成、机器翻译、情感分析等序列建模任务中的应用示例。 第二部分：MATLAB仿真程序设计 第六章：MATLAB神经网络工具箱入门 详细介绍MATLAB神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）的安装、基本用法和关键函数。 演示如何使用MATLAB构建、训练和评估简单的神经网络模型，如MLP。 讲解MATLAB中常用的数据预处理技术，如归一化（Normalization）、标准化（Standardization）等。 介绍如何利用MATLAB的可视化工具，如网络结构图、训练过程图等，直观地理解模型训练情况。 第七章：利用MATLAB实现前馈神经网络 提供使用MATLAB构建MLP的详细代码示例，涵盖数据导入、网络定义、训练函数选择、训练过程控制（如学习率、动量）以及性能评估。 演示如何通过调整网络结构（层数、节点数）和训练参数来优化MLP的性能。 展示如何利用MATLAB的曲线拟合、分类器设计等功能，将MLP应用于实际问题。 第八章：利用MATLAB实现卷积神经网络 讲解MATLAB深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）中CNN相关的函数和层（如`imageInputLayer`、`convolution2dLayer`、`maxPooling2dLayer`、`fullyConnectedLayer`等）。 提供使用MATLAB构建和训练经典CNN模型（如AlexNet）的详细代码示例。 演示如何使用MATLAB进行图像分类、物体识别等CNN应用。 介绍如何利用MATLAB的迁移学习（Transfer Learning）功能，快速适应新的图像识别任务。 第九章：利用MATLAB实现循环神经网络 介绍MATLAB在RNN、LSTM和GRU实现方面的支持，包括相应的层类型（如`sequenceInputLayer`、`lstmLayer`、`gruLayer`）。 提供使用MATLAB构建和训练RNN系列模型处理序列数据的代码示例。 展示如何利用MATLAB实现文本分类、时间序列预测等RNN应用。 第十章：神经网络模型的评估与优化 讲解常用的神经网络模型评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、均方误差（MSE）、R²分数等。 介绍MATLAB中用于模型评估和可视化的函数，如混淆矩阵（Confusion Matrix）、ROC曲线等。 讨论过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的识别与解决策略，包括正则化（Regularization）、Dropout、提前停止（Early Stopping）等。 讲解如何利用MATLAB进行超参数调优（Hyperparameter Tuning），如网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等。 第三部分：高级主题与应用 第十一章：深度学习中的一些前沿模型（简要介绍） 简要介绍生成对抗网络（GANs）、Transformer等近期热门的深度学习模型，并提及MATLAB在这些领域的支持情况。 第十二章：神经网络在工程领域的综合应用实例 提供几个跨学科的综合应用案例，例如： 信号处理与模式识别： 利用神经网络进行信号降噪、特征提取与分类。 控制系统仿真： 设计神经网络控制器，实现对复杂系统的优化控制。 数据挖掘与预测： 构建神经网络模型进行趋势预测、异常检测等。 本书的特色： 1. 理论与实践并重： 既深入讲解神经网络背后的数学原理和算法机制，又提供大量可直接运行的MATLAB仿真程序，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 2. MATLAB工具箱的全面应用： 充分利用MATLAB强大的神经网络工具箱和深度学习工具箱，涵盖从基础到高级的模型实现，并提供详细的代码注释和说明。 3. 案例驱动： 结合具体的工程应用案例，使读者能够理解神经网络模型在解决实际问题中的作用和价值。 4. 易于理解与学习： 采用清晰的逻辑结构和通俗易懂的语言，辅以图示和伪代码，降低学习门槛，适合不同背景的读者。 5. 循序渐进的设计： 从基础的神经元模型到复杂的深度学习网络，再到MATLAB的具体实现，层层递进，帮助读者系统掌握神经网络技术。 本书旨在成为一本集理论、实践、应用为一体的优秀参考书，帮助读者在神经网络这一快速发展的领域打下坚实的基础，并能够独立地设计、实现和优化相关的仿真系统。

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这本书的书名倒是挺吸引人的，一个关于神经网络模型的研究，而且还附带MATLAB的仿真程序设计，这对于想要深入了解神经网络并且希望上手实践的读者来说，简直是太棒了。我一直觉得理论知识光看不练是远远不够的，尤其是在计算机科学这个领域，动手能力才是检验学习成果的硬道理。所以，当我在书店看到这本书时，就立刻被它“模型+仿真”的组合拳打动了。我猜想，这本书应该不会像一些纯理论的书籍那样枯燥乏味，它应该会通过生动的例子和清晰的步骤，带领读者一步一步构建出自己的神经网络模型，并且在MATLAB这样一个强大的科学计算平台上进行模拟和验证。想象一下，当自己亲手编写的代码运行起来，屏幕上出现那些我们期望的曲线和结果时，那种成就感一定会非常强烈。我尤其期待书中能够详细介绍不同类型的神经网络，比如卷积神经网络（CNN）在图像识别上的应用，或者循环神经网络（RNN）在序列数据处理上的优势，并且能够提供相应的MATLAB代码实现。如果能包含一些进阶的内容，比如模型优化、超参数调整，甚至是对不同算法的性能比较，那就更完美了。这本书的目标读者应该很多，不仅仅是计算机专业的学生，可能还有对人工智能感兴趣的工程师、研究人员，甚至是想要跨界学习的爱好者。希望这本书的理论讲解能够深入浅出，代码实现能够严谨高效，让读者在学习过程中既能理解精髓，又能掌握技能，最终能够独立解决实际问题。

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这款书的书名“神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计”精准地概括了其核心内容，对我这样既想深入理解神经网络理论，又希望能够将其应用到实际操作中的读者来说，具有极大的吸引力。我通常认为，对于像神经网络这样高度依赖数学和编程技术的领域，理论学习和实践操作必须相辅相成，才能真正掌握其精髓。这本书的书名就承诺了这种结合，让我对它充满了期待。我希望这本书能够提供清晰、系统化的理论讲解，覆盖从基础的感知机，到多层感知机（MLP），再到更具代表性的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等多种模型。在理论阐述方面，我希望它能够深入浅出，用易于理解的语言和直观的图示来解释复杂的数学概念和算法原理。更重要的是，书名中的“MATLAB仿真程序设计”部分，更是我选择这本书的关键。我非常期待书中能够提供详细的MATLAB代码示例，并且对这些代码进行细致的注释和解释，让我能够准确地理解每一个模块的功能以及它们是如何协同工作的。理想情况下，我希望这本书能够引导我一步一步地构建和训练神经网络模型，并能在MATLAB环境中进行有效的仿真和测试。如果书中还能包含一些实际的案例分析，展示如何将所学的神经网络模型应用于解决实际问题，例如图像识别、文本分类或者时间序列预测，那将极大地提升这本书的学习价值和实践指导意义。

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这本书的题目“神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计”给我一种直观的感受：它不仅仅是理论的堆砌，更是理论与实践的完美结合。我一直认为，对于神经网络这种前沿的计算机科学领域，单纯的学习理论很容易陷入“纸上谈兵”的困境。而本书名称中明确包含了“MATLAB仿真程序设计”，这让我看到了将抽象概念转化为具体可操作代码的可能性。这对于我这样希望能够亲手验证理论、探索算法性能的读者来说，无疑是一个巨大的吸引力。我非常期待书中能够详尽地介绍各种主流的神经网络模型，从最基础的前馈神经网络，到更高级的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），甚至是图神经网络（GNN）。希望在介绍每个模型时，能够清晰地阐述其背后的数学原理、网络结构以及核心的算法思想。更重要的是，我希望书中的MATLAB仿真程序能够真正地做到“仿真”的意义。这意味着，程序不仅能够正确运行，而且能够有效地模拟出模型的学习过程和预测结果。我期待看到书中提供完整的、可复用的代码框架，并且对关键的代码段进行详细的讲解，让我明白每一行代码是如何服务于模型设计的。如果书中还能包含一些关于如何调试代码、如何分析仿真结果、如何进行模型优化和性能评估的内容，那将大大提升这本书的实用价值。我希望这本书能够帮助我建立起扎实的神经网络理论基础，并且掌握运用MATLAB进行神经网络仿真的核心技能，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

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我对于这本书的期待，主要是源于它所涵盖的“神经网络模型”和“MATLAB仿真程序设计”这两个关键点。对我而言，理解神经网络的运作原理是第一步，而能够通过MATLAB将这些理论付诸实践，则是我进一步学习和探索的动力。我希望这本书能够提供一个系统性的学习路径，从神经网络的基本概念出发，逐步深入到各种复杂模型的构建和训练。我特别希望书中能够详细地阐述不同神经网络模型（如CNN, RNN, LSTM, GAN等）的内部机制、优缺点以及适用的场景。例如，在介绍CNN时，能够清晰地解释卷积层、池化层、全连接层的功能，以及它们如何协同工作以实现图像特征的提取。在提及RNN时，则希望能深入讲解其时间序列处理的原理，以及LSTM和GRU等变体如何克服长序列依赖问题。除此之外，我极其看重的是“MATLAB仿真程序设计”的部分。我希望书中能够提供高质量、可运行的代码示例，并且对代码的每一部分都进行详尽的解释，让我能够理解代码与模型理论之间的对应关系。最好能够包含一些经典的神经网络模型在MATLAB中的实现，例如使用MATLAB的深度学习工具箱来构建和训练一个图像分类模型，或者一个文本生成模型。如果书中还能提供一些关于如何调优模型参数、如何进行数据预处理、以及如何评估模型性能的指导，那将极大地增强这本书的实用性，使其成为我学习神经网络过程中不可或缺的参考资料。

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这本书的名字听起来就很有技术含量，但同时也透露着一丝挑战性。神经网络模型本身就是一个复杂而迷人的领域，涉及到大量的数学公式和抽象的概念。而“MATLAB仿真程序设计”的加入，则意味着读者需要具备一定的编程基础和对MATLAB环境的熟悉。我个人对此既兴奋又有些许忐忑。兴奋的是，能够通过实际的编程来加深对神经网络的理解，这比仅仅阅读公式要直观得多。MATLAB作为一种强大的工程计算软件，在科学研究和工程应用中有着广泛的地位，学会用它来设计和仿真神经网络，无疑是一项非常有价值的技能。但同时，我也担心书中的理论部分是否会过于晦涩，或者代码实现是否会过于复杂，超出了我现有的知识水平。我希望这本书能够循序渐进，从最基础的感知机模型开始，逐步过渡到更复杂的网络结构，比如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等。对于每一个模型，都应该有清晰的数学推导和直观的解释。在仿真程序设计方面，我期待书中能够提供完整的、可运行的代码示例，并且对每一段代码进行详细的注释，解释其功能和原理。如果书中还能包含一些实际的应用案例，比如使用神经网络进行图像分类、语音识别或者自然语言处理，那就更好了。这些案例不仅能够展示神经网络的强大之处，也能够帮助读者理解如何在实际问题中应用所学的知识。总而言之，我希望这本书能够成为我深入学习神经网络领域的一扇窗户，也是我掌握MATLAB仿真技能的一本实用指南。

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只能用作入门

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只能用作入门

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看了需要的章节，写的很基础，适合没用过matlab工具箱的人。相对于案例式来说更底层一点儿。

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关键是没看懂啊

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算法学得太晚了，现在才学了皮毛，人工智能是个挺好玩的方向，但是当娱乐还好，毕竟这活不好干太久