MATLAB神经网络43例解析：包含目录、代码及数据-ITADN社区

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本书《MATLAB神经网络43例解析》提供了详尽的案例分析、源代码和相关数据集，帮助读者深入理解并掌握基于MATLAB的神经网络建模与仿真技巧。这段文字描述的内容包含了MATLAB实例代码及相关数据，适合用作神经网络研究的参考材料。

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本资源包含《MATLAB神经网络43例解析》一书中的全部案例源代码与相关数据文件，适用于学习和实践基于MATLAB的神经网络应用开发。第一章：BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第二章：BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第三章：遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第四章：基于神经网络与遗传算法的函数极值寻优方法——解决非线性问题中的极值寻找任务第五章：利用BP_Adaboost设计强分类器——应用于公司财务预警模型构建第六章：PID神经元网络解耦控制算法——适用于多变量系统的调控策略第七章：RBF网络回归分析——实现非线性函数的回归预测第八章：基于广义回归神经网络（GRNN）的货运量预测研究第九章：离散Hopfield神经网络联想记忆功能——应用于数字识别领域第十章：高校科研能力评价模型构建中的离散Hopfield神经网络分类应用第十一章：连续Hopfield神经网络优化技术——旅行商问题求解方法第十二章：初始支持向量机（SVM）分类与回归分析基础第十三章：LIBSVM参数实例详解，深入理解参数设置的重要性第十四章：基于SVM的数据分类预测应用案例——意大利葡萄酒种类识别系统开发第十五章：提升支持向量机性能的参数优化策略探讨第十六章：利用SVM进行回归预测分析——以上证指数开盘指数为例的研究实践第十七章：基于信息粒化时序回归模型的上证指数开盘趋势及空间变化预测研究第十八章：SVM在真彩色图像分割中的应用探索，以及手写字体识别任务的应用展示第十九章：LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及其GUI版本介绍与使用指南第二十章：自组织竞争网络模式分类中患者癌症发病风险的预测模型研究第二十一章：柴油机故障诊断系统设计中的SOM神经网络数据分类应用分析第二十二章：基于Elman神经网络的数据预测方法——电力负荷预测模型的研究进展第二十三章：概率神经网络（PNN）在变压器故障诊断领域的分类与预测功能探索第二十四章：BP神经网络中变量筛选的MIV技术研究，以及其在乳腺肿瘤诊断中的应用案例分析第二十五章：LVQ神经网络在乳腺癌早期检测和人脸朝向识别任务中的分类与预测能力展现第二十六章：决策树分类器在乳腺癌诊断领域的实践与应用探讨第二十七章：极限学习机（ELM）回归拟合及分类问题的应用研究——对比实验分析报告第二十八章：基于随机森林思想的组合分类器设计及其在乳腺癌早期检测中的实际效果评估第二十九章：思维进化算法优化BP神经网络，提高非线性函数拟合精度的研究实践第三十章：短时交通流量预测模型构建中使用小波神经网络的时间序列预测技术探讨第三十一章：模糊神经网络的水质评价方法——以嘉陵江为例的应用研究第三十二章：广义神经网络聚类算法在网络入侵检测中的应用案例分析第三十三章：利用粒子群优化算法实现非线性函数极值寻优的研究进展报告第三十四章：遗传算法在建模自变量降维方面的优化计算技术探讨第三十五章：基于灰色神经网络的订单需求预测模型研究实践，以提高供应链管理效率为目标第三十六章：Kohonen网络聚类算法在网络入侵检测中的应用案例分析与讨论第三十七章：实现神经网络图形用户界面（GUI）——利用MATLAB进行高效的拟合、模式识别及分类任务第三十八章：动态神经网络时间序列预测研究，基于MATLAB的NARX模型构建方法探讨第三十九章：定制化神经网络建模与仿真技术的研究进展报告，以满足特定应用需求为目标第四十章：并行运算在神经网络中的高效利用——基于CPU/GPU架构的技术分析与实践案例分享

《MATLAB神经网络43例解析》源码及数据

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本书提供了43个详尽案例，涵盖MATLAB神经网络应用的各个方面，并附有所有示例的源代码和所需数据，适合初学者与进阶读者深入学习。《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码及数据提供给需要的研究者使用。

《MATLAB神经网络43例解析》源码及数据

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本书提供了43个详细的案例和源代码，深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行神经网络建模与分析。书中包含丰富的实践项目和相关数据集，帮助读者快速掌握神经网络的应用技巧。《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43例详解》含代码及测试数据

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本书《MATLAB神经网络43例详解》通过丰富的实例、源代码和测试数据，深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行神经网络的设计与实现。《MATLAB神经网络43个案例分析》涵盖了从基础到高级的各种应用实例： 1. 第一章介绍了BP（反向传播）神经网络在语音特征信号分类中的数据处理方法。 2. 第二章演示了如何使用BP神经网络进行非线性系统的建模，具体是通过拟合一个复杂的非线性函数来实现的。 3. 接下来几章深入探讨了遗传算法优化技术与BP神经网络结合的应用实例及效果分析。例如，在第四章节中展示了利用该组合方法解决非线性函数极值寻优问题的具体步骤和过程。 4. 第五至第七章则侧重于将BP_Adaboost、RBF（径向基）以及GRNN（广义回归神经网络）等不同类型的神经网络模型应用于实际场景中的案例研究，包括公司财务预警建模及非线性函数的拟合与预测任务。 5. 其他章节继续介绍了更多种类的神经网络及其应用领域。比如第八章至第十章分别探讨了SVM（支持向量机）、Hopfield网络在分类、回归以及优化问题中的表现；第十一章则着重于连续型Hopfield模型用于解决旅行商问题(TSP)。 6. 从第十二到第二十章节中，作者详细解释并展示了如何使用LIBSVM工具箱进行各种类型的机器学习任务，包括但不限于数据分类预测与图像分割等，并且还提供了相应的代码实例和参数调整建议来帮助读者更好地理解和应用这些技术。 7. 后续部分（如第21章至30章）则继续探讨了其他类型神经网络的应用场景及实现方式。例如自组织映射(SOM)、Elman循环记忆网络等被应用于模式分类中的实例，以及基于随机森林思想的组合分类器设计案例。 8. 最后几章节（如第31-42章），作者进一步介绍了一些优化算法与神经网络结合的方法及实现技巧，并探讨了并行计算技术在加速大规模数据处理任务上的潜力。此外还有关于高效编程实践的内容，帮助读者充分利用MATLAB R2012b版本的新特性来提高工作效率和代码质量。本书通过丰富的案例分析为希望深入了解或应用神经网络技术的读者提供了全面而实用的学习资源。

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本资源《MATLAB神经网络43例解析》包含详细的案例教程、完整源代码和相关数据集，适用于学习与实践基于MATLAB的神经网络建模。《MATLAB神经网络43个案例分析》一书包含全书源代码及数据，并附有详细注释，对学习神经网络非常有益。书中目录包括：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——非线性函数拟合等。

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本书籍配套资源包含43个实例的源代码和相关数据文件，旨在帮助读者深入理解和应用MATLAB进行神经网络建模与仿真。《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—非线性函数回归实现第8章 GRNN网络预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络优化——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——如何更好地提升分类器性能第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——上证指数开盘变化趋势和空间预测第18章基于SVM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神经网络的变量选择第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章广义神经网络聚类算法——网络入侵检测第35章粒子群优化算法寻优——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网络聚类方法——网络入侵检测第39章神经网络GUI实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别和分类第40章动态神经网络时间序列预测—MATLAB中的NARX模型第41章定制化神经网络实现——个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络—CPU/GPU并行计算的神经网络应用第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性探讨

《MATLAB神经网络案例解析43例》含源代码

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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。

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