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MATLAB神经网络案例分析源代码三十例

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简介：
本书精选了三十个典型的基于MATLAB的神经网络案例，通过详细的源代码解析和实例应用，帮助读者深入理解和掌握神经网络的设计与实现技巧。 《MATLAB神经网络30个案例分析》这本书深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行神经网络的建模与仿真，并通过实际案例帮助读者掌握相关技能和技术细节，适合对这一领域感兴趣的初学者及进阶学习者参考阅读。

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  • MATLAB神经网络案例分析源代码三十例
    优质
    本书精选了三十个典型的基于MATLAB的神经网络案例，通过详细的源代码解析和实例应用，帮助读者深入理解和掌握神经网络的设计与实现技巧。 《MATLAB神经网络30个案例分析》这本书深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行神经网络的建模与仿真，并通过实际案例帮助读者掌握相关技能和技术细节，适合对这一领域感兴趣的初学者及进阶学习者参考阅读。
     
  • MATLAB神经网络案例剖析三十例
    优质
    《MATLAB神经网络案例剖析三十例》一书深入浅出地讲解了如何利用MATLAB进行神经网络建模与仿真，通过丰富的实战案例帮助读者掌握神经网络设计、训练及应用技巧。 MATLAB神经网络30个案例分析包括： 1. BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类 2. BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合 3. 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合 4. 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值 5. 基于BP_Adaboost的强分类器设计-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 7. RBF网络的回归-非线性函数回归实现 8. GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测 9. 离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别 10. 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 11. 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算 12. SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别 13. SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能 14. SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测 15. SVM神经网络的信息粒化时序回归预测案例 16. 单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测
     
  • MATLAB神经网络案例剖析三十例
    优质
    本书通过详细解析30个经典实例，深入浅出地介绍了如何利用MATLAB进行神经网络建模与仿真，适合对神经网络及MATLAB编程感兴趣的读者。 本书汇集了MATLAB中文论坛神经网络板块数千个帖子的内容精华，强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有实例均来源于会员的实际需求，并确保每个例子都与实际课题紧密结合。 读者在调用书中提供的案例时，只需将其中的数据替换为自己需要处理的数据即可实现所需的功能。如果在使用过程中遇到任何问题，可以随时访问MATLAB中文论坛向作者咨询，因为作者每天在线并会及时回复所有提问。 本书包含30个基于MATLAB的神经网络实例（附带可运行程序），涵盖了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，模糊逻辑和概率性神经网络以及遗传算法优化技术。同时配有31个教学视频帮助读者深入了解相关主题。 本书适用于本科毕业设计、研究生项目研究或博士早期课题探索，并且对于科研人员也有很高的参考价值。 以下是目录概览： 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 ... （省略中间章节） ... 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的设计与实现——利用GUI进行神经网络模型构建、模式识别及分类任务
     
  • MATLAB神经网络案例解析与源程序三十例
    优质
    本书精选了三十个实例，详细解析了如何使用MATLAB进行神经网络的设计、训练及应用，提供了丰富的源代码供读者参考和实践。 用MATLAB实现人工神经网络算法的20个程序代码，这个电子资源配有配套教材，欢迎大家一起学习。
     
  • MATLAB神经网络案例分析43例+源码
    优质
    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神经网络案例分析43例及源代码.zip
    优质
    本资料包含43个MATLAB神经网络应用实例的详细分析与源代码，适用于科研人员和学生深入学习神经网络模型构建和优化。 压缩包里包含《Matlab神经网络43个案例分析》的高清版书籍以及对应的43个MatLab源代码文件，可以直接运行。
     
  • 《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
    优质
    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
    优质
    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
    优质
    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。