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  • 43个MATLAB神经网络案例经典应用
    千次阅读 多人点赞
    2018-12-06 10:14:51

    链接:https://pan.baidu.com/s/1fKZEj_Ji1EXS7au0KlewMQ   密码:z5h9

    内容简介

    读者调用案例的时候,只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据,即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问,可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流,作者每天在线,有问必答。

    该书共有43个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序),包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。

    本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍,同时对广大科研人员也有很高的参考价值。

     

    图书目录

    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--如何更好的提升分类器的性能

    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--上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测

    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--网络入侵聚类

    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--网络入侵聚类

    第30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

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    2018-01-14 20:00:31
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  • MATLAB 简单神经网络案例

    千次阅读 2021-11-10 20:47:12
    通过MATLAB编程,编写一个简单的神经网络,开启神经网络学习之路。

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    MATLAB 简单神经网络案例

    学习目标:从学习第一个最简单的神经网络案例开启神经网络学习之路。
    本神经网络为感知器网络,常用于点的分类。

    clear all;
    close all;          %第一步、第二部为清空环境变量
    P=[0 0 1 1;0 1 0 1];%输入向量
    T=[0 1 1 1];        %目标向量
    net=newp(minmax(P),1,'hardlim','learnp'); %建立感知器神经网络
    net=train(net,P,T);                       %对网络进行训练
    Y=sim(net,P);                             % 对网络进行仿真  
    plotpv(P,T);                              %绘制感知器的输入向量和目标向量,绘制样本点 
    plotpc(net.iw{1,1},net.b{1});             %在感知器向量图中绘制分界线   
    

    1)P=[0 0 1 1;0 1 0 1];%输入向量。
    输入向量P[0 0 1 1;0 1 0 1]为(x,y)二维矩阵;其表示的四个点为(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)。如下图所示:
    在这里插入图片描述
    2)T=[0 1 1 1]; %目标向量。
    目标向量T[0 1 1 1]为一维矩阵,输入向量的元素与目标向量元素一一对应,(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)分别对应:0,1,1,1,1。

    3)net=newp(minmax§,1,‘hardlim’,‘learnp’); %建立感知器神经网络
    语法:net=newp[PR,S,TF,LF]
    PR:Rx2的输入向量最大值和最小值构成的矩阵,此处由minmax(P)实现,即每一行的最大值最小值构成一行。
    S:构造的神经元的个数
    TF:激活函数的设置(传递函数),可设置为hardlim函数或者hardlins函数,默认为 hardlim函数;hardlim与hardlims的详细形式如下:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    LF:学习修正函数的设置,可设置为learnp函数或者learnpn函数,默认 为learnp函数

    4)net=train(net,P,T); %对网络进行训练
    语法:train(net,P,T)
    net:被训练网络;
    P:输入向量
    T:目标向量
    补充:net.trainParam.epochs=10 %预定训练次数为10。
    自适应训练函数:net=adapt(net,P,T);
    在这里插入图片描述5)Y=sim(net,P); % 对网络进行仿真
    Y网络输出,P输入向量
    6)plotpv(P,T); %绘制感知器的输入向量和目标向量,绘制样本点
    在这里插入图片描述7)plotpc(net.iw{1,1},net.b{1}); %在感知器向量图中绘制分界线
    w=net.iw{1,1} %显示网络权值
    B=net.b{1} %显示网络阈值
    在这里插入图片描述

    感知器是最简单的神经网络,只适合进行简单的模式分类;感知器只对线性可分的向量集合进行分类,所谓线性可分,是指可以用一条直线(针对二维向量)或者一个平面(针对三维向量)将输入向量分开;对感知器的分析有助于理解更加复杂的神经网络。

    展开全文
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    千次下载 热门讨论 2011-06-01 20:06:07
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    提取码:axu3

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  • matlab神经网络基础

    2019-03-24 22:17:00
    比较老的资源了,但是还是很经典的一本书,是深度学习的基础。前言 第1章 人工神经网络概述 1.1 神经网络的基本概念 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 ...第6章 混合编程案例 附录 2NDN神经网络建模仿真工具 参考文献

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