MATLAB 神经网络43个案例分析源代码与数据
资源描述
本仓库提供了《MATLAB 神经网络43个案例分析》一书的源代码与数据文件，文件名为《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据.zip。该资源涵盖了从基础的BP神经网络到复杂的并行运算与神经网络等多个方面的案例分析，适合对神经网络有兴趣的学者、工程师和学生使用。
目录结构
- BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类
- BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
- 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
- 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优
- 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模
- PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
- RBF网络的回归–非线性函数回归的实现
- GRNN网络的预测—-基于广义回归神经网络的货运量预测
- 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别
- 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价
- 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算
- 初始SVM分类与回归
- LIBSVM参数实例详解
- 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别
- SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能
- 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测
- 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
- 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割
- 基于SVM的手写字体识别
- LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用
- 自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测
- SOM神经网络的数据分类–柴油机故障诊断
- Elman神经网络的数据预测—-电力负荷预测模型研究
- 概率神经网络的分类预测–基于PNN的变压器故障诊断
- 基于MIV的神经网络变量筛选—-基于BP神经网络的变量筛选
- LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断
- LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别
- 决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断
- 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
- 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断
- 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
- 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
- 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价
- 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类
- 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优
- 遗传算法优化计算——建模自变量降维
- 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测
- 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类
- 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类
- 动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现
- 定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真
- 并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算
- 神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨
使用说明
- 下载资源：点击仓库中的“下载”按钮，获取《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据.zip文件。
- 解压缩：将下载的zip文件解压缩到本地目录。
- 运行代码：使用MATLAB打开相应的.m文件，按照注释说明运行代码。
- 数据文件：部分案例需要依赖特定的数据文件，请确保数据文件与代码文件在同一目录下。
注意事项
- 请确保您已安装MATLAB软件，并具备基本的MATLAB编程知识。
- 部分案例可能需要额外的工具箱支持，请根据代码中的提示安装相应的工具箱。
- 本资源仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
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