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MATLAB向量化编程基础精讲（源程序）

于 2021-09-18 发布

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代码说明：

《MATLAB 向量化编程基础精讲》使用MATLAB新版本2016a，拣选Mathworks官方群组Cody中一些有趣的代码问题，分6章讲解这些优秀示例代码中使用数组、字符串操作、正则表达式以及匿名函数等方面的MATLAB编程技巧，并对其中较为典型和精彩的用法做扼要点评，对一些复杂思路或代码的细节和步骤，还逐一展开了延伸分析，使学习MATLAB编程的用户，能迅速体会MATLAB矢量化编程语言的基本特色。

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MATLAB 不仅仅是一门编程语言，还是一个集成的软件平台，包含以下几个主要部分。1. MATLAB 语言MATLAB 是一种高级编程语言，它提供了多种数据类型、丰富的运算符和程序控制语句供用户使用。用户可以根据需求，按照 MATLAB 语言的约定，编程完成特定的工作。2. MATLAB 集成工作环境MATLAB 集成工作环境包括程序编辑器、变量查看器、系统仿真器和帮助系统等。用户在集成工作环境中可以完成程序的编辑、运行和调试，输出和打印程序的运行结果。3. MATLAB 图形系统用 MATLAB 的句柄图形，可以实现二维、三维数据的可视化、图象处理，也可以完全或局部修改图形窗口，还可以方便的设计图形界面。4. MATLAB 数学函数库MATLAB 提供了丰富的数值计算函数库，既包括常用的数学函数，又包含了各个专业领域独有的数值计算实现，用户可以通过简单的函数调用就可以完成复杂的数学计算任务。5. Simulink 交互式仿真环境通过交互式的仿真环境 Simulink，用户可以采用图形化的数学模型，完成对各类系统的模型建立和系统仿真，仿真结果也能够以直观的图形方式显示。Simulink 可以接受用户的键盘鼠标输入，也可以通过程序语句来实现数据交换，应用方便灵活。6. MATLAB 编译器通过编译器，可以将用 MATLAB 语言编写的程序编译成脱离 MATLAB 环境的 C 源代码、动态连接库或者可以独立运行的可执行文件。7. 应用程序接口 API这是 MATLAB 的应用程序接口，它提供了 MATLAB 和 C、Fortran、VB、VC 等多种语言之间的接口程序库，使用户可以在这些语言的程序里调用 MATLAB 程序。8. MATLAB 工具箱MATLAB 包含了各种可选的工具箱。工具箱则是由各个领域的高水平专家编写的，所以用户不必编写该领域的基础程序就可以直接进行更高层次的研究。例如：控制领域可以使用的工具箱就有 Control System（控制工具箱）、System Identification（系统辨识工具箱）、Robust Control（鲁棒控制工具箱）、Optimization（最优化工具箱）等。9. Notebook 工具Notebook 能够让用户在 Word 环境中使用 MATLAB 的各种资源，为用户营造容文字处理、科学计算、工程设计于一体的完美的工作环境。用 Notebook 制作的 M-Book 文档不仅拥有 Word 的全部字处理功能，而且具备 MATLAB 的数学运算能力和计算结果可视化的能力。

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《MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析》随书代码
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TSP 4.2.4BM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JGPC 6.1.2基于CARMA模型的JGPC 6.2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 13.1.2Simulink建模操作 13.1.3Simulink参数设置 13.1.4简单的Simulink例子 13.2Simulink神经网络模块 13.2.1传递函数模块库 13.2.2网络输入模块库 13.2.3权值设置模块库 13.2.4处理模块库 13.2.5控制系统模块库 13.3Simulink神经网络设计 13.3.1模型构建 13.3.2模型仿真 13.3.3修改信号源第14章BP神经元模型与应用案例 14.1BP神经元及其模型 14.2BP网络的学习 14.2.1BP网络学习算法 14.2.2BP网络学习算法的比较 14.3BP网络的局限性 14.4BP网络的MATLAB程序应用举例 14.4.1BP网络设计的基本方法 14.4.2BP网络应用举例第15章自适应共振网络算法分析与应用 15.1ART1网络 15.1.1网络系统结构 15.1.2ATR1网络运行过程 15.1.3ATR1学习算法 15.1.4ART1网络应用 15.2ART2网络 15.2.1网络结构与运行原理 15.2.2网络的数学模型与学习算法 15.2.3ART2网络在系统辨识中的应用第16章径向基网络算法分析与应用 16.1正则化理论及正则化RBF网络 16.1.1正则化理论 16.1.2正则化RBF网络 16.2径向基神经网络结构 16.2.1径向基神经元模型 16.2.2径向基神经网络模型 16.3径向基神经网络学习 16.4径向基神经网络的工程应用 16.4.1函数逼近 16.4.2散布常数对径向基网络的影响 16.5广义回归神经网络 16.5.1GRNN网络结构 16.5.2GRNN网络工作原理 16.6概率神经网络 16.6.1PNN网络结构 16.6.2PNN网络工作原理 16.6.3应用PNN进行变量分类第17章感知器算法分析与实现 17.1单层感知器模型 17.2单层感知器的学习算法 17.3感知器的局限性 17.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真 17.4.1感知器神经网络设计的基本方法 17.4.2单层感知器神经网络的应用举例 17.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真 17.5.1多层感知器神经网络的设计方法 17.5.2多层感知器神经网络的应用举例 17.6用于线性分类问题的进一步讨论 17.6.1决策函数与决策边界 17.6.2感知器的决策函数与决策边界第18章线性网络与BP网络工具箱函数及其应用 18.1线性神经网络工具箱函数 18.1.1创建函数及其应用 18.1.2学习函数及其应用 18.1.3性能函数及其应用 18.1.4权积函数及其应用 18.1.5初始化函数 18.2BP神经网络工具箱函数 18.2.1创建函数及其应用 18.2.2传递函数及其应用 18.2.3学习函数及其应用 18.2.4性能函数及其应用 18.2.5训练函数及其应用 18.2.6显示函数及其应用第19章BP网络算法分析与实现 19.1BP神经网络模型 19.2BP神经网络算法 19.2.1SDBP算法 19.2.2MOBP算法 19.2.3VLBP算法 19.2.4RPROP算法 19.2.5CGBP算法 19.3BP网络设计 19.4BP神经网络局限性 19.5BP神经网络算法改进 19.5.1附加动量法 19.5.2有自适应lr的梯度下降法 19.5.3弹性梯度下降法第20章自组织网络工具箱函数及其应用 20.1创建函数 20.2传递函数 20.3距离函数 20.4学习函数 20.5初始化函数 20.6训练函数 20.7显示函数 20.8权值函数 20.9结构函数第21章线性网络算法分析与实现 21.1线性神经网络结构 21.2线性神经网络学习 21.3线性神经网络训练 21.4线性神经网络的MATLAB实现 21.5线性神经网络的局限性 21.5.1超定系统 21.5.2不定系统 21.5.3线性相关向量 21.5.4学习速率过大第22章神经网络工具箱函数及其应用 22.1径向基神经网络工具箱函数 22.1.1创建函数 22.1.2变换函数 22.1.3传递函数 22.1.4距离函数 22.2Hopfield神经网络工具箱函数 22.2.1传输函数 22.2.2学习函数 22.3Elman神经网络工具箱函数 22.4学习向量量化网络工具箱函数 22.4.1创建函数 22.4.2显示函数第23章感知器网络算法分析与实现 23.1单层感知器 23.1.1单层感知器模型 23.1.2感知器功能 23.1.3网络结构 23.1.4感知器算法 23.1.5网络的训练 23.1.6单层感知器实现 23.1.7感知器局限性 23.2多层感知器 23.2.1多层感知器介绍 23.2.2多层感知器实现 23.3感知器神经网络的MATLAB实现第24章神经网络工具箱函数分析与应用 24.1权值和阈值初始化函数 24.2训练和自适应调整函数第25章自组织竞争网络算法分析与应用 25.1自组织竞争网络结构 25.2自组织竞争网络学习规则 25.2.1Kohonen权值学习规则 25.2.2阈值学习规则 25.3网络训练 25.4竞争型网络存在的问题 25.5竞争型网络的工程应用第26章小波神经网络在交通流量预测中的应用 26.1小波变换概述 26.2小波神经网络的定义 26.3小波神经网络的理论 26.4小波神经网络的结构 26.5小波神经网络用于交通流量预测第27章模糊神经网络算法分析与应用 27.1模糊神经网络 27.2几种常用模型的模糊神经网络 27.2.1Mamdani模型模糊神经网络 27.2.2TakagiSugeno模型模糊神经网络 27.2.3模糊神经网络的函数 27.2.4模糊神经网络的应用 27.2.5神经模糊系统的图形界面第28章感知器网络工具箱函数及其应用 28.1创建函数 28.2初始化函数 28.3显示函数 28.4仿真函数 28.5性能函数 28.6训练函数 28.7学习函数 28.8传递函数

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