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MATLAB神经网络和优化算法专题56案例，适合神经网络爱好者

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介绍了神经元模型、单层神经网络、多层神经网络、前馈神经网络、bp神经网络等基础概念，以及如何在matlab平台创建感知器，运用其自带的工具箱。

使用DQN强化学习方法解决网格迷宫问题及倒立摆问题的MATLAB强化学习程序合集。 “I thought what I'd do was I'd pretend I was one of those deaf-mutes, or should I?”

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《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。 《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。 使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLAB R2009a及以上版本环境下运行。若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。 《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。

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基于优化算法的bp神经网络，用于解决分类问题，可以给大家提供两种编程思路，亲测有效。

资料为基于BP基于BP神经网络的人脸识别源码（matlab），是课程设计做的一个课题，效果还不错，配备有测试显示界面，比较直观！