《MATLAB神经网络应用设计》介绍了MATLAB和人工神经网络的基础知识，MATLAB神经网络工具箱的重要函数，几种比较重要的神经网络模型，包括感知器、线性神经网络、BP网络、径向基网络、竞争型神经网络、自组织神经网络、反馈型神经网络等，并介绍了与其他算法相结合的遗传算法神经网络、模糊神经网络、小波神经网络的结构及学习算法，以及图形用户界面、Simulink等内容，引用大量例子说明基于MATLAB进行神经网络设计与应用的方法，还介绍了如何利用神经网络解决控制、故障诊断、预测等应用领域中的实际问题，同时给出了各种神经网络在不同应用时的网络性能分析与直观的图形结果。
《MATLAB神经网络应用设计》内容丰富、层次清晰、具有较强的实践性和应用性，可作为高等院校相关专业神经网络课程的教材，也可作为相关领域科技人员的参考用书。

前言第1章 MATLAB基础第2章 人工神经网络基础第3章 MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性第4章 神经网络工具箱函数第5章 感知器第6章 线性神经网络第7章 BP网络第8章 径向基网络第9章 竞争型神经网络第10章 自组织映射与学习向量量化神经网络第11章 反馈型神经网络第12章 遗传神经网络第13章 模糊神经网络第14章 小波神经网络第15章 图形用户界面第16章 Simulink神经网络第17章 神经网络控制理论及应用第18章 神经网络故障诊断第19章 神经网络预测第20章 神经网络非线性系统辨识参考文献