内容简介
《MATLAB人工智能应用场景实例》以MATLAB为平台，以人工智能算法为背景，全面系统地介绍了人工智能的各种新型算法。书中内容以理论为基础，以实际应用为主导，循序渐进地向读者展示了怎样利用MATLAB人工智能算法解决实际问题。全书共分为10章，主要包括MATLAB数值计算、MATLAB绘图功能、线性神经网络、MATLAB前向型神经网络、神经网络预测与控制、遗传算法分析、免疫算法分析、MATLAB非线性规划、MATLAB优化设计、自动控制系统MATLAB实现等内容。
《MATLAB人工智能应用场景实例》可以作为广大在校本科生和研究生的学习用书，也 可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的相关参考用书。
目录
第1章 MATLAB数值计算 1
1.1 MATLAB数值计算基础 1
1.1.1 数据类型 1
1.1.2 常量和变量 5
1.1.3 数值计算示例 6
1.2 MATLAB数组、矩阵运算 7
1.2.1 数组与矩阵的概念 7
1.2.2 数组或矩阵元素的标识 7
1.2.3 数组与矩阵的输入 10
1.2.4 数组与矩阵的算术运算 12
1.2.5 向量及其运算 19
1.2.6 矩阵的特殊运算 22
1.2.7 数组的运算 31
1.2.8 字符串 34
1.3 MATLAB多项式及其运算 34
1.3.1 多项式求值 35
1.3.2 多项式求根 36
1.3.3 部分分式展开 36
1.3.4 多项式乘除 37
1.3.5 多项式的微积分 38
1.4 插值与拟合 38
1.4.1 一维插值问题 38
1.4.2 二维插值问题 40
1.4.3 曲线拟合 43
1.5 线性方程组求解 46
1.5.1 方程组解法 46
1.5.2 求线性方程组的通解 53
1.6 非线性方程与最优化问题 55
1.6.1 非线性方程数值求解 55
1.6.2 无约束最优化问题求解 57
1.6.3 有约束最优化问题求解 58
第2章 MATLAB绘图功能 60
2.1 二维图形绘制 60
2.1.1 绘制二维曲线的常用函数 60
2.1.2 绘制图形的辅助操作 64
2.1.3 绘制二维图形的其他函数 69
2.2 三维图形绘制 73
2.2.1 绘制三维曲线的常用函数 73
2.2.2 三维曲面图绘制 74
2.2.3 其他三维图形绘制 79
2.2.4 透明度作图 80
2.2.5 立体可视化 81
2.3 图形颜色映像的应用 84
2.4 光照和材质处理 87
2.4.1 光照处理 87
2.4.2 材质处理 88
2.5 图像显示技术 90
2.5.1 图像简介 90
2.5.2 图像的读取 91
2.5.3 图像的显示 93
2.6 动画制作技术 94
第3章 线性神经网络 96
3.1 线性神经元模型及结构 96
3.1.1 神经元模型 96
3.1.2 线性神经网络结构 97
3.2 LMS学习算法 97
3.3 LMS学习率的选择 98
3.3.1 稳定收敛的学习率 98
3.3.2 学习率逐渐下降 99
3.4 线性神经网络的构建 99
3.4.1 生成线性神经元 99
3.4.2 线性滤波器 100
3.4.3 自适应线性滤波 101
3.5 线性神经网络的训练 102
3.6 线性神经网络与感知器的对比 102
3.7 线性神经网络函数 103
3.7.1 创建函数 103
3.7.2 传输函数 107
3.7.3 学习函数 107
3.7.4 均方误差性能函数 111
3.8 线性神经网络的局限性 111
3.8.1 线性相关向量 112
3.8.2 学习速率过大 113
3.8.3 不定系统 117
3.9 线性神经网络的应用 120
3.9.1 逻辑与 121
3.9.2 逻辑异或 123
3.9.3 在噪声对消中的应用 128
3.9.4 在信号预测中的应用 131
第4章 MATLAB前向型神经网络 134
第5章 神经网络预测与控制 172
第6章 遗传算法分析 215
第7章 免疫算法分析 245
第8章 MATLAB非线性规划 283
第9章 MATLAB优化设计 333
第10章 自动控制系统MATLAB实现 351
参考文献 390
前言/序言
MATLAB产品家族是美国The MathWorks公司开发的用于概念设计算法开发、建模仿真、实时实现的理想的集成环境。由于其完整的专业体系和先进的设计开发思路，MATLAB在多个领域都有广阔的应用空间，特别是在MATLAB的主要应用方向——科学计算、建模仿真以及信息工程系统的设计开发中已经成为行业内的首选设计工具，全球现有超过五十万的企业用户和上千万的个人用户。MATLAB是一种用于算法开发数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。其附加工具箱（Toolbox）也适合不同领域的应用，例如，控制系统设计与分析、图像处理、信号处理与通信、金融建模和分析等。
在人工智能的研究领域中，智能计算是其重要的一个分支。智能计算所含算法的范围很广，主要包括神经网络、机器学习智能控制、自动规划、机器视觉、模式识别遗传算法、模糊计算、蚁群算法、人工鱼群算法粒子群算法、免疫算法、禁忌搜索、进化算法、启发式算法、模拟退火算法，混合智能算法等类型繁多，各具特色的算法。以上这些智能计算的算法都有一个共同的特点，就是通过模仿人类智能或生物智能的某一个或某一些方面而达到模拟人类智能，实现将生物智慧、自然界的规律等设计出最优算法进行计算机程序化，用于解决很广泛的一些实际问题。
本书具有如下特点。
1.由浅入深，循序渐进
本书以MATLAB为平台，逐渐深入MATLAB软件，并在MATLAB上利用各种人工智能算法解决实际问题，让问题的解决得到了大大的简化。
2.内容新颖，应用全面
本书结合人工智能算法的使用经验和实际领域应用问题，将人工智能算法的原理及其MATLAB实现方法与技术详细地介绍给读者，让读者做到理论与实践相结合，学以致用。
3.轻松易学，方便快捷
书中通过大量典型的应用例子来实操，在讲解过程中辅以相应的图片，读者在阅读时一目了然从而轻松快速地掌握书中的内容，提升工作效率。
本书讲解了人工智能算法在MATLAB中的实现，共分为10章，主要内容如下。
第1章介绍MATLAB数值计算，主要包括MATLAB数值计算基础，MATLAB数组、矩阵运算MATLAB多项式及其运算，插值与拟合，线性方程组求解，非线性方程与最优化问题等内容。
第2章介绍MATLAB绘图功能，主要包括二维图形绘制，三维图形绘制，图形颜色映像的应用，光照和材质处理，图像显示技术，动画制作技术等内容。
第3章介绍线性神经网络，主要包括线性神经元模型及结构，LMS学习算法、LMS学习率的选择，线性神经网络的构建线性神经网络的训练，线性神经网络与感知器的对比，线性神经网络函数，线性神经网络的局限性线性神经网络的应用等内容。
第4章介绍MATLAB前向型神经网络，主要包括感知器，BP网络，径向基函数网络，GMDH网络等内容。
第5章介绍神经网络预测与控制，主要包括电力系统负荷预报的MATLAB实现，地震预报的MATLAB实现，交通运输能力预测的MATLAB实现，河道浅滩演变预测的MATLAB实现，农作物虫情预测的MATLAB实现，用水测量的MATLAB实现，神经网络模型预测控制，NARMA－L2（反馈线性化）控制等内容。
第6章介绍遗传算法分析，主要包括遗传算法的基本概述，遗传算法的分析，控制参数的选择，遗传算法的MATLAB实现，遗传算法的寻优计算，遗传算法求极大值基于GA_PSO算法的寻优，GA的旅行商问题求解，遗传算法在实际领域中的应用等内容。
第7章介绍免疫算法分析，主要包括免疫算法概述，免疫遗传算去，免疫算法的应用等内容。
第8章介绍MATLAB非线性规划，主要包括非线性规划理论知识，约束非线性规划基本概念，求解非线性规划，非线性规划实例等内容。
第9章介绍MATLAB优化设计主要包括优化设计背景，优化设计的数学模型，目标函数的极值条件，优化参数设置等内容。
第10章介绍自动控制系统MATLAB实现，主要包括自动控制系统的数学模型，数学模型的建立，数学模型参数的获取，数学模型的转换，数学模型的连接等内容。
本书由佛山科学技术学院梁佩莹编写。
本书实用性强，应用范围广，可以作为广大在校本科生和研究生的学习用书，也可以作为广大科研人员、学者工程技术人员的相关参考用书。
由于时间仓促，加之编者水平有限，书中不足和疏漏之处在所难免。在此，诚恳地期望得到各领域的专家和广大读者的批评指正。
编者
2025年3月
