神经43个网络案例分析，带有源码，真实有效。

学习神经网络及深度学习实战代码.本书共有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，本书还介绍了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

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30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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短期学习，即可应用于数据处理，模型建立。在文章发表过程中发挥重要作用

本书是在《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。 本书共有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。

本书为 MATLAB神经网络的案例(含可运行程序）。《MATLAB神经网络43个案例分析》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。

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP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网络的预测----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 初始SVM分类与回归 第13章 LIBSVM参数实例详解 第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第16章 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测. 第17章 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 第18章 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章 基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用 第21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22章 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究 第24章 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 第25章 基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选 第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第28章 决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断 第29章 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 第30章 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断 第31章 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第34章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第35章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第38章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39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 第40章 动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现 第41章 定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真 第42章 并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算 第43章 神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨

《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据

《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP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网络的预测----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章初始SVM分类与回归 第13章LIBSVM参数实例详解 第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测. 第17章基于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 第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用 第21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22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究 第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选 第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断 第29章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 第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断 第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39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 第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现 第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真 第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算 第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨