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MATLAB神经网络案例分析程序及数据集

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简介：
本书提供了使用MATLAB进行神经网络案例分析的详细程序和实用数据集，旨在帮助读者理解和应用先进的机器学习技术。 这个包包含了30个用MATLAB编写的神经网络案例的代码，所有代码都是可以运行的，并且还附带了用于试验的数据。

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  • MATLAB神经网络案例分析程序及数据集
    优质
    本书提供了使用MATLAB进行神经网络案例分析的详细程序和实用数据集，旨在帮助读者理解和应用先进的机器学习技术。 这个包包含了30个用MATLAB编写的神经网络案例的代码，所有代码都是可以运行的，并且还附带了用于试验的数据。
     
  • 《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43例解析》源程序及数据
    优质
    本书提供了43个详细的案例解析和对应的MATLAB代码、数据集，旨在帮助读者理解和掌握神经网络在不同场景下的应用与实现。 《MATLAB 神经网络43个案例分析》 源程序+数据 这段文字描述了一个与书籍《MATLAB神经网络43个案例分析》相关的资源集合，其中包括了用于该书的源代码以及相关数据文件。
     
  • MATLAB神经网络案例分析43例
    优质
    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个案例分析》源代码及数据_相关资源补充(matlab神经网络,神经网络)_神经网络_matlab神经网络_源码
    优质
    本书提供了43个基于MATLAB的神经网络案例，涵盖各类应用场景。此页面包含书中的源代码和数据资源，帮助读者深入学习与实践。适合需要使用神经网络技术解决实际问题的研究者和工程师参考使用。 《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码及数据包含在相关资源包中。
     
  • 《MATLAB与神经网络30例解析》的程序及数据
    优质
    本书提供了关于如何使用MATLAB进行神经网络编程的实例解析和源代码，包含30个具体案例的数据集。适合初学者快速上手并深入学习神经网络技术。 案例1：BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 案例2：BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合 案例3：神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值寻优 案例4：遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合 案例5：PID神经元网络解耦控制算法-多变量系统控制 案例6：基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模 案例7：RBF网络的回归-非线性函数回归的实现 案例9：离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别 案例10：离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 案例11：连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 案例12：SVM神经网络的数据分类预测-意大利葡萄酒种类识别 案例13：SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能 案例14：SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测 案例15：SVM神经网络的信息粒化时序回归预测 案例16：SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 案例17：单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测 案例18：Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究 案例19：概率神经网络的分类预测-基于PNN的变压器故障诊断 案例20：神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选 案例21：LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 案例22：LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 案例23：基于模糊神经网络的拟合算法-标准函数拟合 案例24：小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测 案例25：粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优 案例26：广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类
     
  • MATLAB神经网络43个案例分析.rar_43案例详解_MATLAB神经网络案例
    优质
    本资源《MATLAB神经网络43个案例分析》包含了丰富的实例和详细讲解，通过具体案例深入剖析了如何使用MATLAB进行神经网络的设计、训练与仿真。适合初学者快速掌握相关技术。 推荐学习MATLAB处理神经网络的43个案例。
     
  • 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。
     
  • 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。