包含30个案例的MATLAB神经网络分析文件。-ITADN社区

优质

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神经网络的43个案例分析

优质

《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.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

数学建模与MATLAB神经网络30个案例分析的PDF和源程序全文

优质

本书《数学建模与MATLAB神经网络30个案例分析》深入剖析了基于MATLAB环境下的神经网络在数学建模中的应用，通过具体实例讲解如何利用该工具解决实际问题。书中不仅包含PDF文档的理论知识，还提供了所有案例的源程序代码，旨在帮助读者掌握相关技术并应用于实践项目中。从文件标题“数学建模教程MATLAB神经网络30个案例分析全文PDF及源程序”可以看出文档的主要内容与使用场景，并从中提取以下知识点： 1. 数学建模：利用数学语言描述现实世界的现象，通过简化、抽象化实际问题并运用数学工具进行分析和求解。在工程、经济、自然科学等领域中，数学建模是解决问题的重要手段。 2. MATLAB软件：一种高性能的数值计算环境及编程语言，广泛应用于数据可视化、数值分析、算法开发等多领域。MATLAB为数学建模提供了强大的计算能力和图形处理功能，并内置了编程环境。 3. 神经网络：模拟人类大脑神经元交互的一种机器学习模型，用于解决分类、回归等问题。通过训练和调整内部参数（权重），可以预测或决策复杂系统的行为，在工程与科学领域应用广泛。 4. 案例分析：研究特定实例以理解问题并寻找解决方案的方法论。在数学建模及神经网络领域中，案例分析有助于学习者更好地掌握理论知识，并应用于实际问题解决过程中。文件描述提到“文档的获取方式是通过百度网盘分享地址”，这表明用户可以通过该平台下载相关资料： 5. 百度网盘：一项由百度提供的云存储服务，允许用户上传、共享和备份文件。这意味着读者可以利用此链接访问到数学建模教程及相关材料。标签中提及“神经网络 matlab 课程资源”进一步明确了文档的主题与关键词： 6. 课程资源：教育过程中使用的各种学习资料，包括电子书籍、讲义等。在此背景下，“课程资源”可能指的是关于使用MATLAB进行神经网络模型构建和分析的一系列教学内容及实例。综上所述，本段落档很可能是一份指导初学者或中级用户如何利用MATLAB软件开展神经网络建模的教育资源集合。文档包含30个具体的案例研究，每个案例都详细介绍了理论背景、模型搭建步骤、代码实现方法以及运行结果展示等内容。通过提供的百度网盘链接可以获取到包括PDF文本和源程序在内的完整教程资料，从而帮助学习者深入理解和掌握相关技术，并应用于实际问题解决中。

MATLAB神经网络实例剖析（30例）.zip

优质

本书为《MATLAB神经网络实例剖析》资源包，包含精选的30个案例，深入浅出地讲解了如何利用MATLAB进行神经网络建模与应用开发。《Matlab神经网络30个案例分析》这本书通过详细讲解与实践操作相结合的方式介绍了如何使用MATLAB进行神经网络的建模、训练及应用。书中涵盖了从基本概念到复杂模型构建的技术细节，适合希望深入理解并掌握MATLAB在神经网络领域应用的专业人士阅读学习。

《MATLAB神经网络30例解析程序》

优质

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43个案例的源代码与分析

优质

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30例解析与代码

优质

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

是否确定退出登录?

包含30个案例的MATLAB神经网络分析文件。

全部评论 (0)