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包含30个案例分析的MATLAB神经网络程序及代码。

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简介：
第1章 神经网络的数据分类——语音特征信号分类。第2章 采用反向传播（BP）神经网络构建非线性系统模型，并进行非线性函数拟合。第3章 利用遗传算法对BP神经网络进行优化，从而实现非线性函数拟合的进一步提升。第4章 专注于神经网络与遗传算法的结合，以寻找非线性函数的最佳极值点。第5章 设计基于BP和Adaboost的强大分类器，并应用于公司财务预警模型的构建。第6章 提出PID神经元网络解耦控制算法，用于多变量系统的精确控制。第7章 研究径向基函数（RBF）网络在回归问题中的应用，具体实现非线性函数回归。第8章 探索广义径向邻域网络（GRNN）在数据预测中的潜力，特别是在货运量预测方面。第9章 探讨离散Hopfield神经网络在联想记忆方面的作用，并将其应用于数字识别任务。第10章 研究离散Hopfield神经网络在分类问题中的应用，用于高校科研能力评估的建模工作。第11章 对连续Hopfield神经网络进行优化，旨在解决旅行商问题以及相关的优化计算挑战。第12章 运用支持向量机（SVM）进行数据分类和预测，并在意大利葡萄酒种类识别中取得成果。第13章 致力于SVM参数的优化策略，以期显著提升分类器的整体性能水平。第14章 进行SVM回归预测分析，并尝试预测上证指数的开盘指数变化情况。第15章 研究SVM的信息粒化时序回归预测方法，从而能够更准确地预测上证指数开盘指数的变化趋势及其潜在的空间变化范围。第16章 探索自组织映射（SOM）神经网络在模式分类中的应用价值，并将其应用于患者癌症发病预测的研究中。第17章 利用SOM神经网络进行数据分类任务，并在柴油机故障诊断领域得到应用。第18章 研究Elman神经网络在数据预测方面的能力，构建电力负荷预测模型进行深入研究。第19章 探讨概率神经网络在分类和预测任务中的应用前景，特别是基于PNN的变压器故障诊断问题研究. 第20章 分析神经网络中的变量筛选方法,重点关注基于BP网络的变量筛选技术. 第21章 研究层级学习向量量化（LVQ）神经网络在分类问题中的应用, 并将其应用于乳腺肿瘤诊断领域. 第22章 研究LVQ神经网络在预测问题中的作用, 特别是人脸朝向识别的应用. 第23章 应用小波神经网络的时间序列预测方法, 以实现短时交通流量的准确预测. 第24章 开发模糊神经网络的预测算法, 用于嘉陵江水质评价问题的研究. 第25章 探索广义神经网络的聚类算法, 并将其应用于网络入侵聚类的场景中. 第26章 研究粒子群优化算法作为寻优算法的应用, 并将其与非线性函数极值寻优相结合. 第27章 利用遗传算法对计算过程进行优化, 以实现建模自变量降维的目标. 第28章 基于灰色神经网络的研究, 用于开发订单需求预测算法. 第29章 应用Kohonen网络作为聚类算法, 并将其应用于网络入侵聚类问题的解决. 第30章 实现基于图形用户界面 (GUI) 的神经网络应用程序, 该应用程序集成了神经网路的拟合、模式识别以及聚类功能.

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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30例解析程序》
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    本书通过三十个实例详细解析了利用MATLAB进行神经网络编程的方法与技巧，适合希望深入学习和应用神经网络技术的读者。 这是本人在参加数学建模期间搜集到的关于神经网络的30个程序示例以及一本国外的经典神经网络教材，希望对大家了解神经网络有所帮助。
     
  • 《MATLAB神经网络30个案例分析》高清版电子书
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    本书为《MATLAB神经网络43个案例分析》的精简与优化版本，通过30个经典实例深入浅出地讲解了如何利用MATLAB进行神经网络建模和应用开发。适合初学者及进阶读者学习参考。 《MATLAB神经网络30个案例分析》清晰版电子书提供了对MATLAB环境中神经网络应用的深入理解与实践指导，通过具体的实例帮助读者掌握相关技术。这本书适合希望在科研或工程实践中运用神经网络算法的专业人士阅读和参考。
     
  • MATLAB神经网络30例解析与代码
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    本书通过详细讲解和分析30个实例，介绍了如何使用MATLAB进行神经网络建模、训练及应用，并提供了相应的源代码。适合科研人员和技术爱好者学习参考。 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 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的数据预测——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 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第13章 SVM的参数优化——如何更好地提升分类器性能 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘变化趋势和空间预测 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病概率预测 第17章 SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断 第18章 Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵分类 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵分类 第30章 神经网络GUI实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别及聚类
     
  • 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。
     
  • 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与神经网络30例解析》的程序及数据
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    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
     
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