matlab感知器神经网络初步学习程序，包括详细的代码资料和讲解注释

传统的入侵检测系统无法识别未知的攻击，提出在入侵检测系统中引入蜜罐技术来弥补其不足，并设计和实现了一个基于人工神经网络的入侵检测系统HoneypotIDS。该系统应用感知器学习方法构建FDM检测模型和SDM检测模型两阶段检测模型来对入侵行为进行检测。其中，FDM检测模型用于划分正常类和攻击类，SDM检测模型则在此基础上对一些具体的攻击类型进行识别。最后，设计实验对HoneypotIDS的检测能力进行了测试。实验结果表明，HoneypotIDS对被监控网络中的入侵行为具有较好的检测率和较低的误报率。

matlab中存档算法代码使用多层感知器和支持向量机的信用卡客户默认预测 这是使用多层感知器和支持向量机的信用违约预测的比较研究。 它是伦敦大学城的MSc数据科学的“神经计算”模块的一个单独项目的结果。 该项目的主要目标是解决极端的类别失衡问题（80％的非违约者和20％的违约者）。 使用了两种平衡技术：Adasyn和Borderline Smote。 另外，还测试了使用RELIEF算法进行的特征选择是否会导致模型的更好性能。 在“多层感知器和支持向量机的比较研究”文件夹中，您可以找到用于评估的Matlab代码和报告。 “ Matlab代码”文件夹包含每个受过训练的模型（总共16个）的所有必要文件（使用的数据和功能）。 项目报告将为您提供有关问题，项目过程和结果的总体思路。 建议先阅读报告，然后再查找代码。 该数据集是从UCI机器学习存储库（）中检索的，并已在Python中进行了预处理。 执照：麻省理工学院

该程序通过 MSE 和感知器的方法将具有 2 个特征的 2 个不同类分开。 感知器分类器的两种不同方式一种是通过MATLAB命令（感知器）训练一层感知器网络，另一种是我根据感知器理论和梯度下降公式编写的程序。 （还添加了演示文件）。 绘制了所有分类线。 在程序中，如果最大迭代达到一条线，同时绘制了最小错误分类对象。

用于乳腺癌数据集的 BBO-MLP 虹膜数据集的 MMO-MLP 可以在这里找到： http : //www.mathworks.com.au/matlabcentral/fileexchange/45804-biogeography-based-optimizer--bbo--for-training-multi-layer-perceptron--毫升- 基于生物地理学的优化器 (BBO) 被用作多层感知器 (MLP) 的训练器。 当前的源代码是用于解决虹膜分类问题的 BBO-MLP 训练器的演示。 本次提交中还有其他培训师：粒子群优化 (PSO)、蚁群优化 (ACO)、遗传算法 (GA)、进化策略 (ES) 和基于概率的增量学习 (PBIL)。 BBO-MLP 的分类精度在 main.m 文件的末尾计算，并与 PSO、ACO、ES、GA 和 PBIL 的分类精度进行比较。 最后绘

TensorFlow多层感知器识别手写数字

模式识别中的感知器算法和判别函数原理

MATLAB下设计GUI界面模式识别分类器功能，通过鼠标选点感知器分类

遥感图像监督分类

其中包括单层感知器，多层感知器，有奇异值感知器训练，以及线性不可分情况，均运行成功，请放心下载