完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

神经网络设计第二版pdf,NeuralNetworkDesign(2ndEdition)英语原版，2014年出版，MartinT.HaganOklahomaStateUniversityStillwater,OklahomaHowardB.DemuthUniversityofColoradoBoulder,ColoradoMarkHudsonBealeMHBInc.Hayden,IdahoOrlandoDeJesúsConsultantFrisco,Texas

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

本书以MATLABR2016a为平台，通过专业技术与大量典型实例相结合，介绍了各种典型网络的训练过程和实际应用。
全书共27个案例，从实用角度出发，详尽地讲述感知器网络、线性神经网络、RBF神经网络、BP神经网络、反馈神经网络及自组织神经网络等内容，扩展介绍神经网络在其他工程领域的实际应用。

第一篇MATLAB入门篇　第1章MATLAB概述　　1.1MATLAB的产生与发展　　1.2MATLAB的优势与特点　　1.3MATLAB系统的构成　　1.4MATLAB桌面操作环境　　　1.4.1MATLAB启动和退出　　　1.4.2MATLAB主菜单及功能　　　1.4.3MATLAB命令窗口　　　1.4.4MATLAB工作空间　　　1.4.5M文件编辑/调试器　　　1.4.6图形窗口　　　1.4.7MATLAB文件管理　　　1.4.8MATLAB帮助　　1.5MATLAB的工具箱　　1.6小结　第2章MATLAB计算基础　　2.1MATLAB数值类型　　2.2关系运算和逻辑运算　　2.3矩阵及其运算　　　2.3.1矩阵的创建　　　2.3.2矩阵的运算　　2.4复数及其运算　　　2.4.1复数表示　　　2.4.2复数绘图　　　2.4.3复数操作函数　　2.5符号运算　　　2.5.1符号运算概述　　　2.5.2常用的符号运算　　2.6小结　第3章MATLAB绘图入门　　3.1MATLAB中绘图的基本步骤　3.2在工作空间直接绘图　　3.3利用绘图函数绘图　　　3.3.1二维图形　　　3.3.2三维图形　　3.4图形的修饰　　3.5小结　第4章MATLAB编程入门　　4.1MATLAB编程概述　　4.2MATLAB程序设计原则　　4.3M文件　　4.4MATLAB程序流程控制　　4.5MATLAB中的函数及调用　　　4.5.1函数类型　　　4.5.2函数参数传递　　4.6函数句柄　　4.7MATLAB程序调试　　　4.7.1常见程序错误　　　4.7.2调试方法　　　4.7.3调试工具　　　4.7.4M文件分析工具　　　4.7.5Profiler分析工具　　4.8MATLAB程序设计技巧　　　4.8.1嵌套计算　　　4.8.2循环计算　　　4.8.3使用例外处理机制　　　4.8.4使用全局变量　　　4.8.5通过varargin传递参数　　4.9小结　第5章Simulink仿真入门　　5.1Simulink仿真概述　　　5.1.1Simulink的启动与退出　　　5.1.2Simulink模块库　　5.2Simulink仿真模型及仿真过程　　5.3Simulink模块的处理　　　5.3.1Simulink模块参数设置　　　5.3.2Simulink模块基本操作　　　5.3.3Simulink模块连接　　5.4Simulink仿真设置　　　5.4.1仿真器参数设置　　　5.4.2工作空间数据导入/导出　　　5.4.2设置　　5.5Simulink仿真举例　　5.6小结第二篇神经网络提高篇　第6章MATLAB神经网络工具箱概述　第7章MATLAB神经网络GUI工具　第8章感知器神经网络　第9章线性神经网络　第10章BP神经网络　第11章径向基神经网络　第12章自组织神经网络　第13章反馈神经网络第三篇神经网络综合实战篇　第14章神经网络优化　第15章神经网络控制　第16章神经网络故障诊断　第17章神经网络预测　第18章Simulink中的神经网络设计　第19章自定义神经网络附录A工具箱函数列表参考文献

神经网络发展历史。
BP神经网路，Hotfield神经网络，反向传播算法等

一本有关循环神经网络的设计以及应用领域的书籍，深入浅出，很有参考价值

海豚群优化概率神经网络算法,主要设计空气质量评价的研究

NeuralNetworkDesignDemonstrations(神经网络设计代码演示)一个神经网络源程序教学义务包，里面有130个M文件，可直接调用，供大家参考。

利用BP神经网络设计指纹识别算法，给神经网络提供每一模式类中的一些样本作为训练样本。
BP网络经过学习，不只能够识别已训练过的样本，而且能够识别未出现过的样本。
利用神经网络的泛化能力，提高指纹识别算法的识别率，图像增强、提取指纹特征

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。