"《MATLAB神经网络分析及应用》以MATLAB R2023b为平台，以实际应用为背景，采用“理论+公式+经典应用”相结合的形式，深入浅出地讲解MATLAB神经网络经典分析与应用。全书共11章，主要包括为什么神经网络应用广泛、MATLAB快速入门、感知器分析与应用、线性神经网络分析与应用、BP神经网络分析与应用、RBF神经网络分析与应用、反馈神经网络分析与应用、竞争型神经网络分析与应用、神经网络的Simulink应用、自定义神经网络、深度神经网络的分析与应用。通过学习本书，读者可以认识到神经网络在各领域中的广泛应用，可以领略到利用MATLAB实现神经网络的方便、快捷、专业性强等特点。 《MATLAB神经网络分析及应用》可作为神经网络领域初学者和提高者的学习资料，也可作为高等院校相关课程的教材，还可作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。"

顾艳春 单位：佛山科学技术学院 职务、职称：讲师 性别：男 年龄：43 专业：计算机应用技术 学历：硕士研究生 研究领域：计算机应用技术、人工智能、物联网 研究成果：著有《MATLAB R2016a神经网络设计应用27例（电子工业出版社）》等。

前言 PREFACE 人工神经网络是一种类似于人类神经系统的信息处理技术，可以视为一种功能强大、应用广泛的机器学习算法。它是人工智能学科的重要组成部分，在很多领域有着不可替代的作用，广泛应用于实现分类、聚类、拟合、预测、压缩等方面。随着科技的不断发展，在传统神经网络基础上发展起来的以深度神经网络为主要代表的深度学习方法在近几年有了非同寻常的表现。 神经网络的发展经历了兴起—低潮—复兴的过程，特别是20世纪80年代后，人工神经网络的发展十分迅速，其中应用最广的是BP神经网络，此外还有径向基网络、自组织网络、反馈网络等其他神经网络形式，分别适用于不同的场合，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。 神经网络是一种网络模型，它的具体使用必须依赖某种实现方式。部分反馈神经网络可以使用电子电路来实现，但更通用的实现方法是利用计算机编程语言。由MathWorks公司研发的MATLAB商业数学软件在科研和工程实践中获得了广泛的应用，MATLAB编程形式自由、简洁、便捷，可以方便地实现神经网络算法，且MATLAB自带了神经网络工具箱，用户可以直接调用工具箱中的函数，将自己从烦琐的编程中解脱出来，集中精力去思考问题和解决问题。 为了使初学者更加深入地了解神经网络与深度学习的基本原理以及实现方法，本书在MATLAB R2023b平台上进行神经网络分析与应用。书中阐述了各种神经网络模型的基本结构、算法原理以及实现方法，提供了各神经网络在MATLAB软件中的基本实现函数、格式及实例。本书所有实例均在MATLAB R2023b版本上调试运行通过，希望能为广大读者提供帮助。 ...