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MATLAB神经网络43个案例分析——包含源代码和数据集。

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简介：
《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录第1章 运用BP神经网络进行语音特征信号的数据分类。第2章 利用BP神经网络构建非线性系统模型，实现非线性函数拟合。第3章 通过遗传算法对BP神经网络进行优化，从而实现非线性函数拟合。第4章 采用神经网络与遗传算法相结合的方法，进行非线性函数极值寻优。第5章 设计基于BP_Adaboost的强大分类器，应用于公司财务预警模型的构建。第6章 实施PID神经元网络解耦控制算法，以实现多变量系统的精确控制。第7章 实现RBF网络的回归分析，用于非线性函数回归的精确建模。第8章 利用GRNN网络进行预测，基于广义回归神经网络对货运量进行准确预测。第9章 探索离散Hopfield神经网络在联想记忆中的应用，并将其应用于数字识别任务。第10章 研究离散Hopfield神经网络在分类领域的应用，并将其应用于高校科研能力评估。第11章 对连续Hopfield神经网络进行优化，以解决旅行商问题中的优化计算挑战。第12章 初步探索支持向量机（SVM）分类和回归的应用。第13章 详细解析LIBSVM参数实例，为SVM模型配置提供指导。第14章 基于SVM的数据分类预测工作，例如识别意大利葡萄酒的种类。第15章 优化SVM参数的方法论研究，旨在提升分类器的整体性能水平。第16章 进行SVM回归预测分析，以预测上证指数的开盘指数变化情况. 第17章 基于SVM的信息粒化时序回归预测技术应用于上证指数开盘指数的变化趋势和空间分布的预测. 第18章 利用SVM技术实现图像分割功能, 具体应用于真彩色图像分割任务. 第19章 应用SVM技术进行手写字体识别的研究. 第20章 介绍并演示LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及其图形用户界面（GUI）版本的使用方法. 第21章 研究自组织竞争网络在模式分类中的应用, 并将其应用于患者癌症发病预测问题. 第22章 通过SOM神经网络实现数据分类任务, 并将其应用于柴油机故障诊断领域. 第23章 利用Elman神经网络进行数据预测, 构建电力负荷预测模型进行研究. 第24章 应用概率神经网络（PNN）进行分类和预测, 并将其应用于变压器故障诊断领域. 第25章 基于最小信息验证（MIV）的神经网络变量筛选方法研究, 并结合BP神经网络的应用进行变量筛选. 第26章 通过LVQ神经网络实现分类功能, 并将其应用于乳腺肿瘤诊断领域. 第27章 利用LVQ神经网络进行预测任务, 例如人脸朝向识别的研究. 第28章 研究决策树分类器的应用效果, 并将其应用于乳腺癌诊断领域. 第29章 在回归拟合及分类问题中探索极限学习机的应用潜力, 并通过对比实验验证其性能优势. 第30章 设计基于随机森林思想的组合分类器, 用于乳腺癌诊断问题研究. 第31章 通过思维进化算法优化BP神经网络的性能，从而实现非线性函数拟合的效果提升。第32章 应用小波神经网络进行时间序列预测分析, 以实现短时交通流量的精确预测。第33章 研究模糊神经网络的预测算法的应用效果, 并将其应用于嘉陵江水质评价问题中. 第34章 利用广义神经网络提出聚类算法方案, 用于网络入侵检测与分析领域的聚类问题解决 。第35章 应用粒子群优化算法寻找最优解方案, 以解决非线性函数极值寻优的问题 。第36章 将遗传算法与计算过程相结合的方式用于建模自变量降维的研究 。第37章 基于灰色神经网络构建预测算法体系研究，并将其应用于订单需求量的准确预估 。第38章 应用Kohonen网络提出聚类算法方案用于网络入侵检测与分析领域的聚类问题解决 。第39 章 实现基于图形用户界面（GUI）的神经网络拟合、模式识别以及聚类功能模块 。第40 章 研究动态神经网络的时间序列预测方法论 , 并基于MATLAB实现NARX模型 。 第41 章 实现定制化的神经网络模型 , 包括个性化建模以及仿真模拟过程 . 第四十二章 探索并行运算与神经网路的结合方式 , 利用CPU/GPU平台完成并行神经网路的运算任务 . 第四十三章 探讨基于MATLAB R2012b新版本特性的神经网路高效编程技巧 。

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  • 《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43个案例分析》配套源代码与数据
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    本资源包含《MATLAB神经网络43个案例分析》一书的所有实例源代码及数据文件，适用于学习和研究基于MATLAB的神经网络应用。 《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个案例的源代码与分析
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    本书提供了43个基于MATLAB的神经网络编程实例及其详细解析，旨在帮助读者深入理解并应用神经网络技术解决实际问题。 MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析以及工程领域的高级编程环境，在神经网络领域尤为突出。它提供了强大的工具箱，使研究人员和工程师能够方便地构建、训练和优化各种神经网络模型。本压缩包包含43个使用MATLAB实现的神经网络案例，涵盖了从基础应用到复杂模型的设计。 首先，我们需要了解神经网络的基本概念：这是一种模仿人脑结构的计算模型，由大量处理单元（即神经元）组成，并通过权重连接形成复杂的网络。这些神经元接收输入信号，经过非线性转换后产生输出，从而实现对复杂问题的学习和预测功能。 1. **BP神经网络**：反向传播（Backpropagation, BP）是多层前馈神经网络中最常见的类型之一。它利用梯度下降法来调整权重，以最小化预测值与实际目标之间的误差。BP网络在分类和回归任务中表现出色，并且是本压缩包的核心内容。 2. **RBF神经网络**：径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络以其快速收敛性和高精度而著称。其隐藏层的神经元采用径向基函数作为激活函数，能够有效地处理非线性问题。RBF网络通常用于函数逼近、分类和预测任务。 3. **遗传算法**：这是一种模拟自然选择机制进行全局优化的方法，在搜索最优解时尤其有效。它被广泛应用于调整神经网络参数的空间范围，寻找最佳权重和偏置值。 通过这些案例的学习，用户可以掌握以下技能： - 使用MATLAB神经网络工具箱创建不同类型的神经网络结构，并定义输入层、隐藏层及输出层的节点数量。 - 初始化并训练模型，包括设置学习率、动量项以及确定迭代次数等参数。 - 应用不同的优化算法如梯度下降法、Levenberg-Marquardt和resilient backpropagation来改进性能。 - 对数据进行预处理操作（例如归一化或标准化），以提高训练效果。 - 评估模型的准确性和效率，计算均方误差(MSE)等指标。 - 使用遗传算法优化神经网络参数，增强其泛化能力。 - 理解不同类型的神经网络适用于不同类型的问题。 通过这些案例的学习与实践，无论是初学者还是有经验的研究人员都能提升自己的技能水平。用户可以尝试调整模型的参数或将其应用于特定的数据集上以适应不同的应用场景。
     
  • 免费的MATLAB神经网络43个案例源代码及数据分析
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    本资源包含43个基于MATLAB实现的神经网络应用案例源码，涵盖数据分类、回归分析等多种应用场景。适合学习和研究使用，助力掌握神经网络编程技巧与实践操作。 本书是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上进行修订与补充而成的，秉承“理论讲解—案例分析—应用扩展”的特色，帮助读者更直观、生动地学习神经网络知识。全书共包含43章内容，涵盖了常见的几种神经网络类型（如BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN和NARX等）及相关智能算法（例如SVM、决策树、随机森林及极限学习机）。此外，书中还探讨了部分优化算法（遗传算法与蚁群算法等）如何与神经网络相结合的问题。
     
  • 《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神经网络的43个案例分析
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    《MATLAB神经网络的43个案例分析》一书通过丰富的实例详细讲解了如何使用MATLAB进行神经网络建模与仿真，适合编程和算法爱好者以及相关专业学生参考学习。 Matlab神经网络43个案例分析包括：BP神经网络的数据处理、非线性遗传算法优化的BP神神经网络、基于BP_Adaboost的PID神经元网络解耦，RBF网络的回归及GRNN网络的预测等；离散Hopfield和连续Hopfield神经模型也有详细讲解。此外还有初始SVM分类与回归分析，包括LIBSVM参数实例详解以及基于SVM的数据分层、优化及信息粒度处理方法的应用；同时涉及图像分割和手写数字识别方面的案例研究。 书中还介绍了自组织竞争网络在数据聚类中的应用，并探讨了Elman神经网络的时间序列预测能力。概率神经网络的分类问题也得到了深入分析，基于MIV（最大互信息变量）选择与LVQ（学习向量量化）神经网络的应用也被详细讨论。 极限学习机回归模型和随机森林思想优化算法也有涉及；思维进化算法优化、小波神经网络的时间序列预测以及模糊神经网络在电力系统中的应用等案例也有所涵盖。此外，广义神经网络的聚类分析和粒子群优化算法在参数寻优方面的研究也被提及。 书中还讨论了遗传算法优化计算问题，并介绍了基于灰色神经网络模型的数据处理方法；Kohonen自组织映射的应用以及神经网络GUI的设计实现等内容也有涉及。最后，动态神经网络的时间序列预测及定制化神经网络的构建等实际应用案例也得到了展示。
     
  • 《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
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    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神经网络案例分析源码（43例）.rar
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    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例及源代码.zip
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    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。