MATLAB神经网络43个案例分析

资 源 简 介

MATLAB神经网络43个案例分析

详 情 说 明

《MATLAB神经网络43个案例分析》是一本面向神经网络实践应用的经典教程，特别适合需要结合MATLAB进行算法开发的工程师和研究人员。该书通过43个实际案例，覆盖了神经网络在分类、回归、预测等不同场景下的核心用法，并展示了如何利用MATLAB的神经网络工具箱（如Deep Learning Toolbox）快速实现模型构建与调优。

书中的案例设计由浅入深，既包含基础的前馈神经网络（如BP网络）、径向基网络（RBF）的实现，也涉及深度学习中的卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）等复杂结构。每个案例通常包含问题背景分析、网络结构设计、关键参数说明以及结果可视化四部分，帮助读者理解如何将理论转化为可运行的代码。

对于进阶学习者，书中还探讨了数据预处理技巧（如归一化、PCA降维）、过拟合解决方法（如Dropout、正则化）以及模型性能评估指标（如混淆矩阵、均方误差）等内容。这些实战经验能有效缩短从理论到工业应用的路径。

配套的MATLAB源码提供了可直接修改的模板，读者可通过调整隐含层节点数、激活函数或优化算法（如Adam、SGD）来观察模型行为变化，这种交互式学习方式尤其适合需要直观理解神经网络特性的场景。