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MATLAB神经网络43例（含源码）

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简介：
本书《MATLAB神经网络43例（含源码）》通过丰富的实例详细介绍了使用MATLAB进行神经网络建模的方法与技巧，包含完整源代码。适合科研人员及工程技术人员参考学习。 短期学习可以应用于数据处理和模型建立，在文章发表过程中发挥重要作用。

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  • MATLAB神经网络43例（含源码）
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    本书《MATLAB神经网络43例（含源码）》通过丰富的实例详细介绍了使用MATLAB进行神经网络建模的方法与技巧，包含完整源代码。适合科研人员及工程技术人员参考学习。 短期学习可以应用于数据处理和模型建立，在文章发表过程中发挥重要作用。
     
  • MATLAB神经网络43例分析源码神经网络.zip
    优质
    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神经网络案例解析43例》含源代码
    优质
    本书收录了43个基于MATLAB环境下的神经网络实例，详细介绍了每个案例的设计思路、建模过程及源代码，帮助读者掌握神经网络在不同场景的应用。 《MATLAB神经网络43个案例分析》配套北京航空航天大学王小川、史峰编著的同名书籍。
     
  • MATLAB神经网络案例分析43例+源码
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    本书精选了43个实际案例，深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行神经网络建模与仿真，并提供所有示例的源代码。适合科研人员和学生学习参考。 本书涵盖了常见的神经网络类型（如BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN及NARX），以及相关智能算法（包括支持向量机SVM，决策树，随机森林和极限学习机等）。书中还探讨了优化算法（例如遗传算法和蚁群算法）与神经网络的结合问题。此外，本书介绍了MATLAB R2012b版本中新增的神经网络工具箱功能及特性，包括并行计算支持、定制化网络设计以及高效编程技巧。 在使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，推荐读者按照“先通读章节内容—后调试程序—再精读章节内容”的顺序进行学习。本书中的所有代码示例建议在MATLAB R2009a及以上版本的环境中运行。如果在程序调试过程中遇到问题，可以首先尝试通过书籍答疑版块查找已有的解决方案；若仍未找到答案，则可直接与作者交流。 源码适用于高等院校相关专业的本科毕业设计或研究项目使用。
     
  • 《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43个案例分析》源代码及数据(matlab神经网络案例，含源码).zip
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    本资源包含《MATLAB神经网络43个案例分析》一书中的所有案例源代码和所需数据文件，适用于学习与实践MATLAB神经网络编程。 《MATLAB 神经网络43个案例分析》提供了源代码及数据集，《matlab神经网络30个案例分析》则包含了一系列的matlab源码。
     
  • MATLAB神经网络案例分析源码（43例）.rar
    优质
    本资源包含43个基于MATLAB的神经网络实例及源代码，适用于学习与研究，涵盖各类常见问题解决方法。 Matlab神经网络案例提供了丰富的资源来帮助用户理解和应用各种类型的神经网络模型。这些例子涵盖了从基础到高级的多个方面，包括但不限于前馈网络、自组织映射以及时间延迟网络等类型的应用场景和技术细节。通过学习这些实例，研究者和开发者可以更好地掌握如何在Matlab环境中构建、训练及测试复杂的机器学习系统。 此外，案例还包括了详细的代码示例与解释文档，以帮助用户深入理解每一步操作背后的技术原理，并鼓励他们在实际项目中进行创新性应用和发展。无论是学术研究还是工业开发场景下，这些资源都是不可或缺的学习材料和工具支持。
     
  • MATLAB神经网络案例分析（43例）及源码.pdf
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    本书提供了43个详细的MATLAB神经网络案例分析及其完整源代码，适合对机器学习和深度学习感兴趣的读者深入理解和实践。 《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上进行了修订和补充。本书以“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色为主线，使读者能够更加直观、生动地学习神经网络知识。全书共有43章，内容涵盖了多种常见的神经网络模型（如BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN和NARX等），以及相关的智能算法（例如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林和极限学习机等）。此外，书中还探讨了优化算法（遗传算法和蚁群算法）与神经网络的结合问题。同时，《MATLAB神经网络43个案例分析》介绍了在MATLAB R2012b版本中新增的神经网络工具箱功能，包括并行计算、定制化网络设计以及高效编程技术等。 为了更好地使用本书进行学习和研究，建议读者遵循“先通读章节内容，再调试程序代码，最后精读理解”的步骤。书中提供的所有程序均推荐在MATLAB R2009a或更高版本的环境中运行。如果在阅读过程中遇到任何疑问或者需要帮助，请首先尝试通过在线论坛搜索相关解答，在没有找到答案的情况下可以发帖与作者进行交流。 《MATLAB神经网络43个案例分析》不仅适合作为高等院校计算机及相关专业学生的毕业设计参考书，也适用于科研人员和工程师作为学习资料。
     
  • MATLAB神经网络案例分析（43例）及源码.pdf
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    本书汇集了43个基于MATLAB的神经网络应用实例，并提供所有案例的源代码。适合科研人员和工程师学习与参考。 《MATLAB神经网络43个案例分析》是在原作《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上进行修订与扩充的，延续了“理论讲解—案例分析—应用扩展”的特点，旨在使读者能够更加直观且生动地掌握神经网络知识。全书共包含43章内容，涵盖了多种常见的神经网络类型（如BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN和NARX）及相关智能算法（例如支持向量机(SVM)、决策树和随机森林等）。此外，书中还讨论了优化算法（遗传算法与蚁群算法等）在神经网络中的应用。同时，《MATLAB神经网络43个案例分析》也介绍了MATLAB R2012b版本中新增的神经网络工具箱功能及特性，包括并行计算支持、定制化设计以及高效编程策略。 为了有效利用本书进行学习，建议读者遵循“先通读章节内容—后调试程序—再精读章节内容”的顺序。书中提供的所有代码均应在MATLAB R2009a及以上版本中运行。如果在编写或执行过程中遇到任何问题，请首先尝试通过书籍答疑版块搜索解决方案；如未找到答案，则可以发帖与作者进行交流。 《MATLAB神经网络43个案例分析》不仅适用于高校相关专业学生的毕业设计项目，同时也适合科研人员作为研究参考。
     
  • MATLAB神经网络43例解析（含源码与数据文件）
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    《MATLAB神经网络43例解析》是一本详细讲解如何使用MATLAB进行神经网络建模和分析的技术书籍，包含丰富的实例、源代码及数据文件，适合科研人员和技术爱好者学习参考。 《Matlab神经网络43个案例分析》分为43章，每章包含独立的算法源码及数据文件，涵盖了常用的神经网络算法，适合初学者参考、学习和借鉴。