通过43个案例分析，探讨了MATLAB神经网络的应用。

简介：
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码与数据，共计43个案例，详细阐述了神经网络的应用。本书目录如下：第1章探讨了BP神经网络在语音特征信号分类中的应用；第2章深入研究了BP神经网络构建非线性系统建模以及非线性函数拟合的方法；第3章阐述了利用遗传算法优化BP神经网络以实现非线性函数拟合的策略；第4章则聚焦于神经网络结合遗传算法进行非线性函数极值寻优的过程；第5章介绍了基于BP_Adaboost强分类器的设计，并应用于公司财务预警建模；第6章详细描述了PID神经元网络解耦控制算法在多变量系统控制中的运用；第7章着重于RBF网络在非线性函数回归方面的实现；第8章探讨了GRNN网络在货运量预测中的应用，基于广义回归神经网络的预测模型；第9章分析了离散Hopfield神经网络的联想记忆机制，并应用于数字识别任务；第10章研究了离散Hopfield神经网络在高校科研能力评价中的应用；第11章阐述了连续Hopfield神经网络的优化方法，并将其应用于旅行商问题优化计算；第12章初步介绍了初始SVM分类与回归的应用；第13章提供了LIBSVM参数实例详解，帮助读者理解和掌握参数设置；第14章详细讲解了基于SVM的数据分类预测方法，例如意大利葡萄酒种类识别；第15章探讨了SVM参数优化策略，旨在提升分类器的性能表现；第16章分析了基于SVM的回归预测分析，例如上证指数开盘指数预测；第17章深入研究了基于SVM的信息粒化时序回归预测方法，用于上证指数开盘指数变化趋势和空间预测；第18章阐述了基于SVM的图像分割技术，特别是真彩色图像分割的应用；第19章介绍了基于SVM的手写字体识别技术的研究进展；第20章详细介绍了LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本的介绍与使用方法; 第21章探讨了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; 第22章研究了SOM神经网络的数据分类技术及其在柴油机故障诊断中的应用; 第23章阐述了Elman神经网络的数据预测模型研究,特别是电力负荷预测模型的研究; 第24章分析了概率神经网络的分类和预测能力,并将其应用于变压器故障诊断; 第25章介绍了基于MIV的神经网络变量筛选方法,并结合BP神经网络进行变量筛选; 第26 章描述 LVQ 网络的分类应用,具体是乳腺肿瘤诊断; 第27 章研究 LVQ 网络的预测能力,重点在于人脸朝向识别; 第28 章探讨决策树分类器的应用研究,以及其在乳腺癌诊断中的作用; 第29 章阐述极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用,并通过对比实验进行验证; 第30 章设计基于随机森林思想的组合分类器,并应用于乳腺癌诊断任务; 第31 章通过思维进化算法优化 BP 神经网络以实现非线性函数拟合的效果; 第32 章研究小波神经网络的时间序列预测技术,重点在于短时交通流量的预测; 第33 章探讨模糊神经网络的预测算法及其在嘉陵江水质评价中的应用; 第34 章介绍广义神经网络的聚类算法及其在网络入侵检测方面的应用; 第35 章阐述粒子群优化算法作为寻优算法的应用,特别是在非线性函数极值寻优方面的效果; 第36 章讨论遗传算法优化计算方法及其在建模自变量降维方面的运用 ; 第37 章介绍基于灰色神经网络的预测算法研究,并将之应用于订单需求预测任务 ; 第38 章描述基于Kohonen网络的聚类算法及其在网络入侵检测领域的应用 ; 第四十章 概述神经元网络的GUI实现 , 并重点关注 GUI 驱动的网络拟合、模式识别和聚类技术的运用 ; 第四十一章 分析动态神经元网络的时间序列预测研究 , 以 MATLAB 的 NARX 实现为例 ; 第四十二章 探讨定制神经元网络的实现 , 包括个性化建模和仿真技术 ; 第四十三章 研究并行运算与神经元网络之间的关系 , 并着重于 CPU/GPU 环境下并行神经元网络运算的方法 。