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目录
第1章 MATLAB软件介绍及入门知识
1.1 MATLAB入门认识
1.2 MATLAB用户界面概述
1.3 变量与常量
1.4 数组与矩阵
1.5 程序结构
第2章 神经网络概述
2.1 人工神经网络概念
2.2 神经网络概述
2.3 神经网络的发展史
2.4 神经元
2.5 神经网络的类型
2.6 神经网络的学习
2.7 神经网络的特点与优点
2.8 神经网络研究的方向
2.9 人工神经网络与智能神经网络
2.10 神经网络工具箱通用函数
第3章 感知器网络
3.1 感知器的神经网络工具箱函数
3.2 单层感知器
3.3 多层感知器
第4章 线性神经网络
4.1 线性神经网络工具箱函数
4.2 线性神经网络模型及结构
4.3 线性神经网络的学习算法与训练
4.4 线性神经网络的滤波器
4.5 线性神经网络与感知器神经网络的对比
4.6 线性神经网络的应用
第5章 BP神经网络
5.1 BP神经网络工具箱函数
5.2 BP网络模型及结构
5.3 BP网络泛化能力提高
5.4 BP网络的局限性
5.5 BP网络典型应用
第6章 反馈神经网络
6.1 反馈网络的概述
6.2 Hopfield神经网络
6.3 连续型Hopfield网络
6.4 Hopfield神经网络函数及应用
6.5 Elman神经网络
第7章 径向基神经网络
7.1 RBF神经网络模型
7.2 RBF网的数学基础
7.3 RBF神经网络的学习算法
7.4 其他径向基神经网络
7.5 RBF神经网络MATLAB函数
7.6 径向基网络应用
7.7 径向基神经网络优缺点
第8章 自组织神经网络
8.1 自组织特征映射网络
8.2 自组织特征映射神经网络
8.3 LVQ神经网络
8.4 自适应共振理论（ART）模型
8.5 CP神经网络
第9章 其他神经网络
9.1 Boltzmann神经网络
9.2 BSB神经网络
9.3 模糊神经网络
9.4 Simulink神经网络
9.5 自定义神经网络
第10章 神经网络在实际领域中的应用
10.1 地震预报
10.2 配送中心选址
10.3 人脸识别
10.4 农作物虫害预测
参考文献
网上参考资源
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