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基于Matlab的神经网络代码实现

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简介：
本项目基于Matlab平台，实现多种神经网络算法的代码编写与应用，包括前馈网络、自组织映射及时间延迟网络等，适用于科研和教学。 基于MATLAB实现常见神经网络，包括BP神经网络的数据分类、PID控制、RBF网络、GRNN、Hopfield网络、SVM和支持向量机算法、自组织映射（SOM）以及Elman网络。

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  • 基于Matlab的神经网络代码实现
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    本项目基于Matlab平台，实现多种神经网络算法的代码编写与应用，包括前馈网络、自组织映射及时间延迟网络等，适用于科研和教学。 基于MATLAB实现常见神经网络，包括BP神经网络的数据分类、PID控制、RBF网络、GRNN、Hopfield网络、SVM和支持向量机算法、自组织映射（SOM）以及Elman网络。
     
  • 基于Matlab的卷积神经网络实现与代码
    优质
    本项目利用MATLAB开发了卷积神经网络（CNN）模型，并提供了详细的代码和注释，适用于图像识别任务。 CNN卷积神经网络的Matlab实现例程使用了matlab R2019a自带的深度学习工具箱。
     
  • 基于Matlab的BP神经网络实现
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    本项目基于MATLAB平台构建并实现了BP（反向传播）神经网络模型，用于解决分类与回归问题。通过调整网络参数和结构优化算法性能，展示了其在模式识别、数据预测等领域的应用潜力。 BP神经网络在MATLAB中的实现代码适用于处理包含4个变量和1500个样本的Excel表格数据。
     
  • 熵值法与MATLAB神经网络代码：简单神经网络的MATLAB实现
    优质
    本书介绍了如何使用熵值法和MATLAB软件来构建简单的神经网络模型，并提供了详细的代码示例。适合初学者学习。 这段文字描述了一个2017年机器学习课程的作业任务，使用了保守值法在Matlab环境中构建神经网络模型。该示例基于一个存档文件（如“immagini.mat”），但也可以适用于其他类型的标记数据集，只需进行一些小修改即可。 代码允许通过批处理或在线方法尝试不同的样本大小，并且当验证误差小于训练误差时继续执行训练过程。此代码支持经典的反向传播和梯度下降算法以及其他优化技术（如RPROP）。此外，它包括了多种错误函数选项：平方和、交叉熵等。然而，该框架足够灵活，可以轻松地用不同的权重更新方法或损失函数替换现有功能。 除了Matlab脚本外，还有一个PDF文档详细介绍了神经网络的原理及其在项目中的具体实现细节（仅提供意大利语版本）。使用者需要先解压“immagini.mat”7zip存档文件，并运行主程序。
     
  • 基于MATLAB的BP神经网络代码
    优质
    本资源提供了一套使用MATLAB编写的BP（反向传播）神经网络代码，适合初学者学习和理解BP算法原理及其在模式识别、预测分析等领域的应用。 自己编写的代码。
     
  • 基于MATLAB的RBF神经网络代码
    优质
    本作品提供了一套使用MATLAB实现径向基函数(RBF)神经网络的完整代码。适用于初学者学习和科研人员应用。 这是基于Matlab的RBF神经网络代码，包含详细的解释和介绍，并附有数据附件。有兴趣的研究者可以下载后仔细研究。
     
  • 基于MATLAB的BP神经网络代码
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的BP（Backpropagation）神经网络源代码，适用于进行机器学习和模式识别的研究与教学。包含完整的训练及预测功能模块，便于用户深入理解BP算法原理及其应用实践。 使用MATLAB代码实现BP神经网络，用于预测和拟合所需信息。
     
  • 基于神经网络的PID控制算法MATLAB实现代码
    优质
    本项目提供了一种基于神经网络优化的传统PID控制器的MATLAB实现代码。通过模拟仿真验证了该算法的有效性与优越性。 基于神经网络PID控制器的源码MATLAB程序 % 积分神经元I计算 xi = [x1i(2), x2i(2), x3i(2)]; qi = [0, 0, 0]; qi_1 = [h1i(2), h2i(2), h3i(2)]; qi = qi_1 + xi; qi(find(qi > qimax)) = qimax; qi(find(qi < qimin)) = qimin; h1i(2) = qi(1); h2i(2) = qi(2); h3i(2) = qi(3); % 微分神经元D计算 xd = [x1i(3), x2i(3), x3i(3)]; qd = [0, 0, 0]; xd_1 = [x1i_1(3), x2i_1(3), x3i_1(3)]; qd = xd - xd_1; qd(find(qd > qdmax)) = qdmax; qd(find(qd < qimin)) = qimin; h1i(3) = qd(1); h2i(3) = qd(2); h3i(3) = qd(3);
     
  • 基于Matlab的BP神经网络实现V1
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    本研究利用MATLAB平台构建了BP（反向传播）神经网络模型，并应用于视觉皮层V1区的模拟研究中。通过优化算法参数，提高了对复杂视觉信息处理过程的理解和仿真精度。 Matlab实现的BP神经网络无需依赖任何程序包，并且可以自由设置网络结构。提供有数据示例以供参考。代码简洁明了，易于理解。具体介绍可以在相关博客文章中找到。
     
  • 基于MATLAB的神经网络预测实现
    优质
    本项目采用MATLAB平台，运用神经网络技术进行数据预测分析。通过构建和训练神经网络模型，旨在提高预测精度与效率，为决策提供支持。 1. 时序预测 2. 绘制预测值与真实值的对比曲线 3. 绘制真实值与预测值误差的对比曲线 4. 可通过更改参数显示多个预测结果