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第1章 MATLAB及神经网络的概述1

1.1 MATLAB简介1

1.1.1 MATLAB的发展史1

1.1.2 MATLAB的主要功能3

1.1.3 MATLAB的语言特点4

1.1.4 MATLAB R2011 a新功能4

1.2 MATLAB工作环境5

1.2.1命令窗口6

1.2.2历史窗口8

1.2.3工作空间9

1.2.4数组编辑窗口9

1.2.5当前文件夹10

1.2.6搜索路径10

1.3帮助系统12

1.3.1文本格式帮助文件12

1.3.2 PDF格式帮助文件14

1.3.3帮助交互界面14

1.4 MATLAB的通用命令16

1.5 MATLAB的数值17

1.6 MATLAB的变量17

1.7 MATLAB矩阵处理19

1.7.1矩阵的操作19

1.7.2矩阵与数组区别21

1.8 M文件21

1.8.1脚本文件21

1.8.2 函数文件23

1.8.3 M文件的组成24

1.9 MATLAB的流程控制结构25

1.9.1分支结构25

1.9.2循环结构28

1.9.3 continae结构29

1.9.4 break结构30

1.10神经网络的基本概念30

1.10.1生物神经元的结构与功能特点30

1.10.2人工神经元模型31

1.10.3神经网络的结构及工作方式32

1.10.4神经元的数学模型34

1.10.5神经元的网络模型34

1.10.6神经网络的学习35

1.11神经网络的特点36

1.12神经网络的发展37

1.13神经网络的研究内容38

1.14神经网络的应用38

第2章 神经网络工具箱函数39

2.1感知器神经网络工具箱函数42

2.1.1创建函数42

2.1.2初始化函数43

2.1.3显示函数44

2.1.4仿真函数46

2.1.5性能函数47

2.1.6训练函数48

2.1.7学习函数49

2.1.8传递函数51

2.2线性神经网络工具箱函数54

2.2.1创建函数54

2.2.2学习函数56

2.2.3传输函数58

2.2.4权积函数58

2.2.5初始化函数60

2.3 BP神经网络工具箱函数61

2.3.1创建函数61

2.3.2传递函数62

2.3.3 MATLAB的发展史学习函数64

2.3.4性能函数65

2.3.5训练函数66

2.3.6显示函数68

2.4径向基神经网络工具箱函数70

2.4.1创建函数70

2.4.2变换函数73

2.4.3传递函数74

2.4.4距离函数74

2.5自组织神经网络工具箱函数75

2.5.1创建函数76

2.5.2传递函数79

2.5.3距离函数81

2.5.4学习函数83

2.5.5初始化函数87

2.5.6训练函数87

2.5.7显示函数88

2.5.8权值函数88

2.5.9结构函数89

2.6 Hopfileld神经网络工具箱函数90

2.6.1传递函数91

2.6.2学习函数92

2.7 Elman神经网络的工具箱函数93

2.8向量量化神经网络工具箱函数94

2.8.1创建函数94

2.8.2显示函数95

第3章 前向型神经网络98

3.1感知器神经网络98

3.1.1单层感知器98

3.1.2多层感知器106

3.1.3感知器神经网络的MATLAB实现108

3.2线性神经网络115

3.2.1线性神经网络结构115

3.2.2线性神经网络学习116

3.2.3线性神经网络训练117

3.2.4线性神经网络的MATLAB实现117

3.2.5线性神经网络的局限性120

3.2.6线性神经网络的工程应用128

3.3 BP神经网络136

3.3.1 BP神经网络模型136

3.3.2 BP神经网络算法137

3.3.3 BP网络设计144

3.3.4 BP神经网络局限性145

3.3.5 BP神经网络算法改进146

3.3.6数值优化的BP网络训练算法152

3.3.7 BP神经网络的工程应用158

3.4径向基神经网络171

3.4.1正则化理论及正则化RBF网络171

3.4.2径向基神经网络结构173

3.4.3径向基神经网络学习175

3.4.4径向基神经网络的工程应用176

3.4.5广义回归神经网络181

3.4.6概率神经网络183

第4章 反馈型神经网络186

4.1反馈网络的概念186

4.2 Hopfield神经网络188

4.2.1离散Hopfield网络（DHNN）188

4.2.2连续Hopfield神经网络192

4.2.3联想记忆193

4.2.4 Hopfield神经网络的MATLAB实现194

4.3 Elman神经网络199

4.3.1 Elman神经网络结构200

4.3.2 Elman神经网络的训练200

4.3.3 Elman神经网络MATLAB实现201

4.4 Boltzmann机网络204

4.4.1 BM网络结构204

4.4.2 BM网络的规则204

4.4.3用BM网络解TSP207

4.4.4 Boltzmann机网络的MATLAB实现209

4.5双向联想记忆神经网络210

4.5.1 BAM网络结构与原理211

4.5.2能量函数与稳定性分析212

4.5.3 BAM网络的权值设计212

4.5.4 BAM网络的应用213

4.6 BSB模型214

4.6.1 BSB网络模型概述214

4.6.2 BSB的MATLAB实现214

第5章 竞争型神经网络217

5.1竞争型神经网络的概念与原理217

5.1.1竞争型神经网络概念218

5.1.2竞争型神经网络的原理219

5.2几种联想学习规则221

5.2.1内星学习规则221

5.2.2外星学习规则224

5.2.3科荷伦（Kohonen）学习规则225

5.3自组织竞争神经网络模型226

5.3.1自组织竞争网络结构226

5.3.2自组织竞争网络学习规则227

5.3.3网络训练228

5.3.4竞争型网络存在的问题231

5.3.5竞争型网络的工程应用231

5.4自组织特征映射神经网络235

5.4.1 SOFM网络的生物学基础235

5.4.2 SOFM网络的拓扑结构235

5.4.3 SOFM网络学习算法237

5.4.4 SOFM网络的训练过程238

5.4.5 SOFM网络的MATLAB实现239

5.4.6 SOFM网络在实际工程中的应用242

5.5自适应共振网络247

5.5.1 ART-1网络247

5.5.2 ART-2网络253

5.6学习向量量化神经网络257

5.6.1 LVQ网络模型257

5.6.2 LVQ网络学习算法258

5.6.3 LVQ网络学习MATLAB实现259

5.7对向传播网络262

5.7.1对向传播网络概述262

5.7.2 CPN网络学习及规则263

5.7.3对向传播网络实际应用264

第6章 神经网络的控制系统预测及诊断268

6.1神经网络的预测控制268

6.1.1系统辨识268

6.1.2自校正控制269

6.1.3自适应控制278

6.1.4预测控制283

6.1.5神经网络的预测控制MATLAB实现294

6.2 NARMA-L2（反馈线性化）控制298

6.2.1 NARMA-L2原理298

6.2.2 NARMA-L2控制MATLAB实现299

6.2.3 NARMA-L2控制器实例分析303

6.3地震预报的MATLAB实现309

6.3.1概述309

6.3.2地震预报的MATLAB实例分析309

6.4交通运输能力预测的MATLAB实现312

6.4.1概述312

6.4.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析313

6.5农作物虫情预测的MATLAB实现317

6.5.1概述317

6.5.2农作物虫情预测MATLAB实例分析318

6.6基于概率神经网络的故障诊断320

6.6.1概述320

6.6.2基于PNN的故障诊断实例分析321

6.7基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断323

6.7.1概述323

6.7.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析324

6.7.3 Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析325

6.8基于RBF网络的船用柴油机故障诊断326

6.8.1概述326

6.8.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析327

第7章 神经网络图形用户接口331

7.1图形用户界面介绍331

7.2网络设计332

7.2.1网络输入/输出设置332

7.2.2创建网络334

7.3网络的训练与仿真335

7.3.1网络训练335

7.3.2网络仿真336

7.4 GUI数据处理337

7.4.1 GUI数据导出工作空间337

7.4.2工作空间到GUI数据导入340

7.4.3 GUI数据清除341

7.4.4数据的存取341

7.5神经网络拟合工具箱的GUI343

第8章 神经网络的Simulink347

8.1 Simulink交互式仿真集成环境347

8.1.1 Simulink模型的创建347

8.1.2 Simulink建模操作347

8.1.3 Simulink参数设置348

8.1.4简单的Simulink例子350

8.2 Simulink神经网络模块352

8.2.1传递函数模块库352

8.2.2网络输入模块库353

8.2.3权值设置模块库353

8.2.4处理模块库355

8.2.5控制系统模块库356

8.3 Simulink神经网络设计356

8.3.1模型构建356

8.3.2模型仿真359

8.3.3修改信号源359

第9章 自定义神经网络361

9.1自定义网络361

9.1.1创建自定义网络362

9.1.2网络训练371

9.2自定义函数374

9.2.1初始化函数374

9.2.2学习函数377

9.2.3仿真函数382

9.2.4自组织映射函数394

参考文献399