MATLAB神经网络实例剖析（43例）.zip-ITADN社区

MATLAB神经网络实例剖析（43例）.zip

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本书《MATLAB神经网络实例剖析》通过43个详细案例深入浅出地介绍了如何使用MATLAB进行神经网络建模与分析，涵盖广泛的应用场景。本资源中的源码已经过本地编译并可运行。下载后按照文档配置好环境即可使用。项目源码系统完整，并由专业老师审定，基本能满足学习与参考需求，如有需要可以放心下载使用。

《MATLAB神经网络实例剖析43例》

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本书通过43个具体案例详细解析了如何使用MATLAB进行神经网络建模与仿真，涵盖各类常见问题解决方案。适合科研人员及学生参考学习。神经网络43个案例分析，包含源码，内容真实有效。

MATLAB神经网络案例剖析（43例）

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本书通过详细解析43个实际案例，全面介绍了如何使用MATLAB进行神经网络建模与仿真。适合科研人员及工程师参考学习。《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章 LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨

MATLAB神经网络案例剖析（43例）

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本书深入浅出地介绍了使用MATLAB进行神经网络建模与分析的技术，通过43个实际案例详细解析了神经网络的应用场景和实现方法。适合科研人员及学生参考学习。 MATLAB（矩阵实验室）是一种高性能的数值计算和可视化软件，在工程、数学、科学及经济等领域被广泛应用。其神经网络工具箱提供了一系列函数与应用程序来设计、训练并模拟神经网络，以解决复杂的计算问题。神经网络是模仿人脑工作原理的一种计算模型，通过大量简单单元（即神经元）间的连接实现输入到输出的非线性映射。在MATLAB中，可以通过该工具箱对各种任务进行神经网络培训，例如模式识别、预测分析、数据聚类及优化问题等。《MATLAB神经网络43个案例分析》可能是一本教学书籍或指导手册，通过具体实例展示如何利用MATLAB的神经网络工具箱解决实际问题。这本书有助于读者学习和掌握神经网络的设计、实现、分析与优化方法。 1. **MATLAB神经网络工具箱介绍** MATLAB提供了多种函数及模型支持前馈神经网络、径向基网络等多元架构，并包含用于训练和评估的各种算法，如梯度下降法、Levenberg-Marquardt算法以及Bayesian正则化等。 2. **基本设计步骤** 设计一个神经网络通常包括结构规划、参数初始化、数据准备及预处理、训练过程设定、测试性能评价与结果分析。在MATLAB中，用户可通过工具箱中的函数完成这些步骤。 3. **数据处理** 在正式训练之前，需对原始数据进行归一化和分割（如划分出用于训练的集数、验证集以及测试集），并可能包括其他预处理技术以优化网络性能。MATLAB支持多种这类操作。 4. **神经网络培训** 培训是应用中的关键步骤，在此过程中，用户需根据问题复杂度选择适当的算法，并监控误差函数的变化来判断是否已经达到了收敛标准。 5. **测试与评估** 在训练完成后，利用独立的测试集数据进行性能评价。这通常涉及计算准确率、召回率等指标并采用可视化工具检查输出结果的质量。 6. **应用案例分析** 文档中提到的43个案例可能针对不同类型的问题和数据集设计了不同的神经网络模型，包括回归分析、分类及聚类等问题。这些实例可以帮助读者了解如何在MATLAB环境中建立、训练以及使用各种类型的模型。 7. **与LIBSVM集成** LIBSVM是一个支持向量机(SVM)的开源软件库，在某些情况下可以和MATLAB神经网络工具箱结合，提供对SVM算法的支持，从而扩大了其在模式识别及机器学习中的应用范围。以上内容概括了《MATLAB神经网络43个案例分析》文档可能包含的关键知识点。读者通过阅读完整版文档后将能够掌握基本概念、设计步骤以及如何进行实例分析的方法。这对希望深入研究数据挖掘、机器学习或人工智能领域的学生和研究人员来说极具参考价值。

MATLAB神经网络实例剖析（30例）.zip

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本书为《MATLAB神经网络实例剖析》资源包，包含精选的30个案例，深入浅出地讲解了如何利用MATLAB进行神经网络建模与应用开发。《Matlab神经网络30个案例分析》这本书通过详细讲解与实践操作相结合的方式介绍了如何使用MATLAB进行神经网络的建模、训练及应用。书中涵盖了从基本概念到复杂模型构建的技术细节，适合希望深入理解并掌握MATLAB在神经网络领域应用的专业人士阅读学习。

MATLAB神经网络案例剖析与源代码解析（43例）

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本书精选了43个MATLAB神经网络实例，详细剖析每个案例的设计思路和实现步骤，并提供完整源代码解析，旨在帮助读者深入理解并掌握神经网络的应用技巧。《MATLAB神经网络43个案例分析》及其配套源程序由北京航空航天大学出版社出版。

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该资源包含43个基于MATLAB的神经网络实例和完整源代码，适用于学习与实践神经网络建模、训练及应用。适合科研人员和学生使用。 MATLAB神经网络43个案例分析源代码包含书中的内容及仿真代码，可以直接运行。

MATLAB神经网络案例分析43例

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本书精选了43个基于MATLAB的神经网络应用实例，涵盖了数据分类、预测建模等多个领域，旨在帮助读者深入理解并掌握神经网络的实际操作技能。读者在使用案例时只需将案例中的数据替换为自身所需处理的数据即可实现自定义网络需求。如遇任何疑问，可在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每日在线并承诺有问必答。该书涵盖30个关于MATLAB神经网络的实例（含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman及小波等类型的神经网络。此外还涉及PSO(粒子群)算法，灰色神经网络，模糊网络和概率神经网络等内容，并介绍了遗传算法优化技巧。书中附有31个教学视频帮助读者深入理解相关概念和技术细节。本书适合作为本科毕业设计、研究生项目设计以及博士初期课题研究的参考书籍；同时对科研人员也有很高的实用价值。图书目录如下：第1章 P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章 BP神经网络非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 ... （省略中间部分） ... 第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别及分类

《MATLAB神经网络43例解析》源码.zip

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本书籍资源为《MATLAB神经网络43例解析》，包含书中所有案例的源代码，帮助读者深入理解并实践书中的理论知识。《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码涵盖了多个神经网络应用实例： 1. BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类。 2. 非线性系统建模——非线性函数拟合。 3. 利用遗传算法优化BP神经网络进行非线性函数拟合。 4. 神经网络与遗传算法结合的函数极值寻优方法，应用于非线性问题中。 5. 基于BP_Adaboost技术设计强分类器，用于公司财务预警建模。 6. PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制应用实例。 7. RBF（径向基）网络的回归实现和非线性函数拟合方法。 8. GRNN（广义回归神经网络）预测模型的应用，如货运量预测等场景。 9. 离散Hopfield神经网络在联想记忆中的使用——数字识别应用实例。 10. 高校科研能力评价时离散Hopfield神经网络的分类功能展示。 11. 连续Hopfield神经网络优化算法解决旅行商问题（TSP）的应用研究。 12. 初始支持向量机(SVM)分类与回归模型介绍。 13. LIBSVM参数实例详解，帮助理解其使用方法和技巧。 14. 基于SVM的数据分类预测案例——意大利葡萄酒种类识别。 15. SVM的参数优化策略以提高分类器性能的研究工作。 16. 利用SVM进行回归分析的应用研究，如上证指数开盘价预测等场景。 17. 上证指数开盘变化趋势和空间范围预测模型设计与实现（基于信息粒化时序回归）。 18. SVM在图像分割任务中的应用——真彩色图片的分割处理案例展示。 19. 手写体识别技术研究，使用SVM作为核心算法进行模式分类。 20. LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与操作指导手册。 21. 自组织竞争网络在患者癌症发病预测中的应用实例分析。 22. SOM神经网络的数据分类案例——柴油机故障诊断研究工作展示。 23. Elman神经网络数据预测模型构建，应用于电力负荷预测等领域。 24. 概率神经网络（PNN）的分类和预测功能演示——变压器故障诊断的应用示例。 25. 基于最小信息变异量(MIV)方法筛选BP神经网络变量的研究工作。 26. 利用学习向量量化(LVQ)技术进行乳腺肿瘤诊断案例分析及模型构建指导手册。 27. LVQ神经网络预测应用——人脸朝向识别系统设计与实现报告书。 28. 决策树分类器在乳腺癌诊断中的应用研究，包括算法选择和性能评估等环节的探讨。 29. 极限学习机（ELM）回归拟合及分类问题的研究工作对比实验分析报告。 30. 基于随机森林思想的组合分类器设计方法——应用于复杂疾病如乳腺癌预测模型构建指导手册。 31. 思维进化算法优化BP神经网络进行非线性函数拟合的应用实例展示。 32. 小波神经网络时间序列预测技术在短时交通流量预测中的应用案例研究工作报告书。 33. 模糊神经网络的水质评价系统设计与实现，以嘉陵江为例的具体方法介绍和模型构建指导手册。 34. 广义神经网络聚类算法在网络入侵检测领域的具体应用实例展示及技术分析报告书。 35. 粒子群优化（PSO）算法在非线性函数极值寻优中的使用案例研究工作汇报材料。 36. 利用遗传算法进行自变量降维建模的研究方法介绍，包括其原理、操作步骤和应用实例展示等环节的探讨。 37. 基于灰色神经网络预测模型的设计与实现——订单需求预测的应用示例分析报告书。 38. Kohonen网络聚类算法在网络入侵检测领域的具体应用场景及技术特点分析研究报告书。 39. 神经网络GUI设计方法介绍，包括其原理、操作步骤和应用实例展示等环节的探讨。基于MATLAB实现神经网络拟合、模式识别与分类等功能的具体案例研究工作汇报材料。 40. 动态神经网络时间序列预测技术的研究及在NARX模型中的具体应用示例分析报告书（基于MATLAB）。 41. 定制化神经网络的设计方法介绍，包括其原理、操作步骤和应用实例展示等环节的探讨。实现个性化建模与仿真功能的具体案例研究工作汇报材料。 42. 并行运算技术在神经网络中的使用——CPU/GPU

MATLAB神经网络实例剖析30例（高清版）.zip

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本书《MATLAB神经网络实例剖析30例》提供了一个详细的学习资源，通过精选的30个实例深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行神经网络建模与分析。每个案例都附有详细的代码和解释，帮助读者快速掌握相关技能并应用于实际问题中。《MATLAB神经网络30个案例分析》（高清版）.zip

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