Matlab神经网络与应用指南深入讲解了神经网络在各个领域的应用。以下是目录的概述：
第1章</: 神经网络概述</
1.1 Matlab 7.2语言简介</: 作为强大的数据分析工具，Matlab提供了友好的环境进行神经网络研究。
1.2 神经网络的发展和应用</: 神经网络自诞生以来，广泛应用于图像识别、机器学习等领域。
1.3 神经网络模型</: 描述了神经元之间的连接和信息传递机制。
1.4 神经网络工具箱概述</: 提供了构建和测试神经网络的必备功能。
接着是关键模型的详细介绍：
第2章 感知器</
2.1 感知器神经网络模型结构</: 基础模型，用于二分类问题。
2.2 构建</: 如何在Matlab中实现感知器网络。
2.3 学习和训练</: 讲解训练过程和优化算法。
2.4 局限性</: 感知器的不足，如对非线性问题的处理能力。
2.5 实例</: 提供实际应用的案例。
继续深入到线性网络和BP网络：
第3章 线性神经网络</
3.1 模型结构</: 线性模型在神经网络中的应用。
3.2 构建与训练</: 如何在Matlab中构建和训练线性网络。
3.3 局限性</: 与感知器类似，线性网络的不足。
3.4 应用实例分析</: 通过实例展示其在实际问题中的应用。
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附录</: 提供了详细的神经网络工具箱函数说明，以及参考文献供进一步研究。