本书共分为11章，内容包括：神经网络概述、感知器、线性神经网络、BP网络、径向基函数网络、反馈型神经网络、竞争型神经网络、神经网络控制系统、图形用户界面等。
第1章 神经网络概述
1.1 Matlab 7.2语言简介
1.2 神经网络的发展和应用
1.3 神经网络模型
1.4 神经网络工具箱概述
第2章 感知器
2.1 感知器神经网络模型结构
2.2 感知器神经网络的构建
2.3 感知器神经网络的学习和训练
2.4 感知器网络的局限性
2.5 感知器网络设计实例
第3章 线性神经网络
3.1 线性神经网络模型结构
3.2 线性神经网络的构建
3.3 线性神经网络的学习和训练
3.4 线性网络的局限性
3.5 线性神经网络应用实例分析
第4章 BP网络
4.1 BP网络模型结构
4.2 BP神经网络的构建
4.3 BP神经网络的训练
4.4 BP网络的局限性
4.5 BP网络应用实例分析
第5章 径向基函数网络
5.1 径向基函数网络模型
5.2 径向基函数网络的构建
5.3 广义回归神经网络
5.4 概率神经网络
5.5 径向基函数网络的应用实例
第6章 反馈型神经网络
第7章 竞争型神经网络
第8章 神经网络控制系统
第9章 图形用户界面
0章 Simulink
1章 自定义神经网络
附录 神经网络工具箱函数
参考文献
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