本书以MATLAB R2016a为平台编写。全书共分28个案例，主要介绍神经网络工具箱函数、前向型神经网络、反馈型神经网络、竞争型神经网络、神经网络的控制系统预测及诊断、神经网络图形用户接口、神经网络的Simulink、自定义神经网络等内容，可使读者全面了解MATLAB在神经网络中的应用。 本书可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书，也可以作为高等理工科院校电子信息、通信工程及自动控制等学科的本科生与研究生的学习用书。

本书是“精通MATLAB”丛书之一，以MATLAB R2016a为平台编写，通过28个案例介绍MATLAB在神经网络中的应用，应用性强，实用价值高。本书提供所有程序源代码。“精通MATLAB”相关书目如下： （1）MATLAB 8.X实战指南 （2）数字图像处理高级应用——基于MATLAB和CUDA的实现（第2版） （3）MATLAB通信系统建模与仿真 （4）MATLAB R2015a数字图像处理 （5）MATLAB R2015b数学建模 （6）MATLAB R2015a小波分析 （7）MATLAB R2015b神经网络技术 （8）MATLAB R2015b最优化计算 （9）MATLAB R2015b概率与数理统计 （10）MATLAB R2015b数值计算方法 （11）MATLAB R2016a智能计算25个案例分析 （12）MATLAB R2016a在电子信息工程中仿真案例分析 （13）MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析

前言 人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)也简称为神经网络(NN)或连接模型(Connectionist Model)，是对人脑或自然神经网络(Natural Neural Network)若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。国际著名的神经网络研究专家、第一家神经计算机公司的创立者Hecht Nielsen给人工神经网络下的定义是： “人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作状态响应而进行信息处理。”这一定义是恰当的。 目前神经网络研究方法已形成多个流派，最富有成果的研究工作包括多层网络BP算法、Hopfield网络模型、自适应共振理论、自组织特征映射理论等。人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出来的。它虽然反映了人脑功能的基本特征，但远不是自然神经网络的逼真描写，而只是它的某种简化抽象和模拟。 MATLAB中所搭配的Neural Network Toolbox，将神经网络领域研究的成果完整覆盖，它以人工神经网络理论为基础，用MATLAB语言构造出典型神经网络的激活函数，如S型、线性、竞争层、饱和线性等激活函数，使设计者对所选定网络输出的计算变成对激活函数的调用。另外，根据各种典型的修正网络权值的规则，加上网络的训练过程，用MATLAB编写出各种网络设计与训练的子程序，网络的设计者则可以根据自己的需要去调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序，使自己能够从烦琐的编程中解脱出来，集中精力...