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包含三十个典型神经网络的实例，并附带数据和源代码。

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简介：
包含三十个精心挑选的经典神经网络学习案例，这些案例都附带了MATLAB的m语言编写的源代码以及相应的处理数据，并进行了详尽的注释，旨在提升学习者的理解能力，从而在学习过程中提供显著的辅助。

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  • 30个经典神经网络实例（附带数据和源码）.rar
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    本资源包含30个经典的神经网络案例，每个案例均提供详细的数据集与源代码，适用于学习、研究及实践。 这段文字介绍了30个经典神经网络学习案例，每个案例都包含用MATLAB的m语言编写的源代码及数据，并且有详细的注释以方便理解。这对于学习者来说非常有益。
     
  • MATLAB神经网络案例分析源代码三十例
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    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》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。
     
  • C#经典实例50例（附带源代码）
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    本书精选了50个C#编程的经典实例，并提供了每个示例的完整源代码。适合希望深入学习和掌握C#语言特性的读者参考实践。 本资源包含50个C#开发的案例，非常适合初学者参考学习。
     
  • 经典SOM人工神经网络实例源码
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    本资源提供经典SOM（自组织映射）人工神经网络的实例源代码，适用于研究与学习自组织特征映射在网络聚类和数据可视化中的应用。 经典的SOM（自组织映射）人工神经网络例子源码可以用于理解这一算法的工作原理及其应用。这类代码通常包括初始化权重、数据输入处理以及迭代更新规则等关键步骤，是学习和研究的重要资源。
     
  • 神经网络的形状识别（附带源代码）
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    本项目探讨了利用神经网络进行形状识别的技术方法，并提供了相应的源代码供参考和实践。通过深度学习模型训练，实现对不同几何图形的有效分类与辨识。 利用神经网络技术实现的形状识别示例程序包括源代码。该程序通过一些简单的训练数据来识别三角形、圆形和矩形。所抽取的特征值为从形状中心到四周边缘的距离。
     
  • MATLAB神经网络案例剖析三十例
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    《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
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    本项目提供基于TensorFlow 2.0实现的垃圾分类神经网络代码、预训练模型及数据集。适合机器学习爱好者与开发者实践应用。包含详细文档和使用教程，便于快速入门与上手操作。 本段落介绍了一个使用TensorFlow 2.0实现垃圾分类的小白入门程序。该程序通过自建神经网络和VGG16迁移学习两种方式来完成任务，并提供了训练好的模型文件以及数据集。 项目包含以下内容： - classify_garbage.py：基于自定义构建的神经网络进行分类。 - trans_classify_garbage.py：利用预训练的VGG16模型并进行微调（迁移学习）以适应垃圾分类的任务。 - test_garbage.py：用于测试已训练好的模型性能。 数据集情况： 共有四种不同类型的垃圾，每种类型在训练集中有1000个样本，在测试集中各有100个样本。所有文件均封装为压缩包形式供下载使用（具体下载方式请参见项目内的说明文档）。 操作步骤如下： - 下载并解压包含模型和数据集的两个压缩文件。 - 将解压后得到的所有文件复制到工程目录下。 - 运行相应的Python脚本以完成训练或测试任务。