《MATLAB神经网络原理与实例精解》是2013年2月清华大学出版社出版的图书，作者是陈明。本书结合科研和高校教学的相关课程，全面、系统、详细地介绍了MATLAB神经网络的原理及应用，并给出了大量典型的实例供读者参考。而本文件主要是本书配套的每个章节对应实例的代码，希望可以帮助大家更好的学习MATLAB神经网络！

基于MATLAB的多输入多输出神经网络代码数据集

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1We4y1Z7jG/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现BP神经网络的时间序列预测（完整源码和数据) 3. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc

Matlab神经网络43个案例分析。 BP神经网络的数据 BP神经网络的非线 遗传算法优化BP神 神经网络遗传算法函 基于BP_Adaboost的 PID神经元网络解耦 RBF网络的回归--非 GRNN网络的预测--- 离散Hopfield神经网 离散Hopfield神经 连续Hopfield神经 初始SVM分类与回 LIBSVM参数实例详 基于SVM的数据分 SVM的参数优化— 基于SVM的回归预 基于SVM的信息粒 基于SVM的图像分 基于SVM的手写字 LIBSVM-FarutoUltim 自组织竞争网络在 SOM神经网络的数 Elman神经网络的数 概率神经网络的分 基于MIV的神经网 LVQ神经网络的分 LVQ神经网络的预 决策树分类器的应 极限学习机在回归 基于随机森林思想 思维进化算法优化 小波神经网络的时 模糊神经网络的预 广义神经网络的聚 粒子群优化算法的 遗传算法优化计算 基于灰色神经网络 基于Kohonen网络 神经网络GUI的实 动态神经网络时间 定制神经网络的实

基于模糊神经网络PID控制器的matlab仿真+提供代码操作视频 运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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Matlab神经网络与模糊控制-神经网络与模糊控制.part4.rar 神经网络与模糊控制

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