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时间:2018-09-09
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1、目录第一篇MATLAB入门篇第1章MATLAB概述21.1MATLAB的产生与发展21.2MATLAB的优势与特点21.3MATLAB系统的构成41.4MATLAB桌面操作环境51.4.1MATLAB启动和退出51.4.2MATLAB主菜单及功能61.4.3MATLAB命令窗口91.4.4MATLAB工作空间111.4.5M文件编辑/调试器131.4.6图形窗口141.4.7MATLAB文件管理161.4.8MATLAB帮助161.5MATLAB的工具箱171.6小结18第2章MATLAB计算基础192.1
2、MATLAB数值类型192.2关系运算和逻辑运算212.3矩阵及其运算222.3.1矩阵的创建222.3.2矩阵的运算242.4复数及其运算252.4.1复数表示252.4.2复数绘图272.4.3复数操作函数282.5符号运算282.5.1符号运算概述282.5.2常用的符号运算302.6小结33第3章MATLAB绘图入门343.1MATLAB中绘图的基本步骤343.2在工作空间直接绘图353.3利用绘图函数绘图363.3.1二维图形363.3.2三维图形373.4图形的修饰413.5小结44第4章MAT
3、LAB编程入门454.1MATLAB编程概述454.2MATLAB程序设计原则464.3M文件474.4MATLAB程序流程控制494.5MATLAB中的函数及调用524.5.1函数类型524.5.2函数参数传递554.6函数句柄604.7MATLAB程序调试614.7.1常见程序错误614.7.2调试方法644.7.3调试工具644.7.4M文件分析工具674.7.5Profiler分析工具694.8MATLAB程序设计技巧704.8.1嵌套计算704.8.2循环计算724.8.3使用例外处理机制724.
4、8.4使用全局变量744.8.5通过varargin传递参数764.9小结77第5章Simulink仿真入门785.1Simulink仿真概述785.1.1Simulink的启动与退出785.1.2Simulink模块库795.2Simulink仿真模型及仿真过程845.3Simulink模块的处理865.3.1Simulink模块参数设置865.3.2Simulink模块基本操作885.3.3Simulink模块连接905.4Simulink仿真设置925.4.1仿真器参数设置925.4.2工作空间数据导
5、入/导出5.4.2设置945.5Simulink仿真举例955.6小结98第二篇神经网络提高篇第6章MATLAB神经网络工具箱概述1006.1神经网络简介1006.2神经网络模型及训练1016.2.1生物神经元模型1016.2.2神经网络模型1026.2.3神经网络的训练1046.2.4神经网络的分类1056.3神经网络的应用1066.4神经网络工具箱简介1086.4.1工具箱的功能1086.4.2工具箱的新特性1086.4.3MATLAB中的神经网络6.4.3数据结构1106.4.4工具箱函数简介1126
6、.5小结113第7章MATLAB神经网络GUI工具1147.1基础GUI工具nntool1147.1.1网络创建1147.1.2网络训练1197.1.3网络仿真1217.1.4图形界面数据操作1227.2数据拟合GUI工具nftool1277.3模式识别GUI工具nprtool1317.4数据聚类GUI工具nctool1367.5小结139第8章感知器神经网络1408.1感知器神经网络结构1408.1.1感知器神经元模型1408.1.2单层感知器神经网络8.1.2结构1418.2感知器学习规则1428.2.
7、1感知器网络学习算法1438.2.2标准化感知器网络8.2.2学习算法1448.3感知器网络的MATLAB实现1448.3.1感知器网络的生成1448.3.2感知器网络的仿真1468.3.3感知器网络的初始化1478.3.4感知器网络的学习和8.3.4训练1488.4感知器网络的局限性1528.4.1单层感知器网络的8.4.1局限性1528.4.2多层感知器神经网络1528.5感知器神经网络设计实例1538.5.1输入向量的二类划分1538.5.2奇异样本输入向量的8.5.2训练1558.5.3标准化感知器
8、学习规则8.5.3实例1588.5.4线性不可分样本问题1598.6小结161第9章线性神经网络1629.1线性神经网络结构1629.1.1线性神经元模型1629.1.2线性神经网络结构1639.2线性滤波器1649.3线性神经网络学习规则1649.3.1均方误差1659.3.2LMS算法1659.4线性神经网络的MATLAB9.4实现1669.4.1线性神经元生成1669.4.2线性神经网络生成1699.4.3
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