MATLAB神经网络案例分析43例+源码

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简介：
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。

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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

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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神经网络案例分析（43例）及源码.pdf

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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

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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43例分析源码神经网络.zip

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该资源包含43个基于MATLAB的神经网络实例和完整源代码，适用于学习与实践神经网络建模、训练及应用。适合科研人员和学生使用。 MATLAB神经网络43个案例分析源代码包含书中的内容及仿真代码，可以直接运行。

MATLAB神经网络案例分析（43例）及pdf与源码

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本书详细介绍了43个基于MATLAB的神经网络应用案例，并附有PDF文档和源代码，旨在帮助读者深入理解和实践神经网络技术。《MATLAB神经网络43个案例分析》pdf与源码为神经网络学习者提供了借鉴与指导。

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。

MATLAB神经网络案例剖析（43例）

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本书通过详细解析43个实际案例，全面介绍了如何使用MATLAB进行神经网络建模与仿真。适合科研人员及工程师参考学习。《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神经网络案例剖析（43例）

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本书深入浅出地介绍了使用MATLAB进行神经网络建模与分析的技术，通过43个实际案例详细解析了神经网络的应用场景和实现方法。适合科研人员及学生参考学习。 MATLAB（矩阵实验室）是一种高性能的数值计算和可视化软件，在工程、数学、科学及经济等领域被广泛应用。其神经网络工具箱提供了一系列函数与应用程序来设计、训练并模拟神经网络，以解决复杂的计算问题。神经网络是模仿人脑工作原理的一种计算模型，通过大量简单单元（即神经元）间的连接实现输入到输出的非线性映射。在MATLAB中，可以通过该工具箱对各种任务进行神经网络培训，例如模式识别、预测分析、数据聚类及优化问题等。《MATLAB神经网络43个案例分析》可能是一本教学书籍或指导手册，通过具体实例展示如何利用MATLAB的神经网络工具箱解决实际问题。这本书有助于读者学习和掌握神经网络的设计、实现、分析与优化方法。 1. **MATLAB神经网络工具箱介绍** MATLAB提供了多种函数及模型支持前馈神经网络、径向基网络等多元架构，并包含用于训练和评估的各种算法，如梯度下降法、Levenberg-Marquardt算法以及Bayesian正则化等。 2. **基本设计步骤** 设计一个神经网络通常包括结构规划、参数初始化、数据准备及预处理、训练过程设定、测试性能评价与结果分析。在MATLAB中，用户可通过工具箱中的函数完成这些步骤。 3. **数据处理** 在正式训练之前，需对原始数据进行归一化和分割（如划分出用于训练的集数、验证集以及测试集），并可能包括其他预处理技术以优化网络性能。MATLAB支持多种这类操作。 4. **神经网络培训** 培训是应用中的关键步骤，在此过程中，用户需根据问题复杂度选择适当的算法，并监控误差函数的变化来判断是否已经达到了收敛标准。 5. **测试与评估** 在训练完成后，利用独立的测试集数据进行性能评价。这通常涉及计算准确率、召回率等指标并采用可视化工具检查输出结果的质量。 6. **应用案例分析** 文档中提到的43个案例可能针对不同类型的问题和数据集设计了不同的神经网络模型，包括回归分析、分类及聚类等问题。这些实例可以帮助读者了解如何在MATLAB环境中建立、训练以及使用各种类型的模型。 7. **与LIBSVM集成** LIBSVM是一个支持向量机(SVM)的开源软件库，在某些情况下可以和MATLAB神经网络工具箱结合，提供对SVM算法的支持，从而扩大了其在模式识别及机器学习中的应用范围。以上内容概括了《MATLAB神经网络43个案例分析》文档可能包含的关键知识点。读者通过阅读完整版文档后将能够掌握基本概念、设计步骤以及如何进行实例分析的方法。这对希望深入研究数据挖掘、机器学习或人工智能领域的学生和研究人员来说极具参考价值。