《MATLAB神经网络案例》是针对使用MATLAB进行神经网络建模和应用的实践教程，包含两个主要部分：一本30个案例的书籍和一本43个案例的PDF文档，同时还提供了相应的源代码供学习者深入研究和实践。这些案例覆盖了神经网络在多种领域的应用，包括但不限于数据分析、模式识别、系统预测、优化问题等。以下是关于MATLAB神经网络及案例分析的一些关键知识点：
1. **MATLAB神经网络工具箱**：MATLAB提供了强大的神经网络工具箱，用户可以通过图形用户界面（GUI）或脚本命令创建、训练和测试神经网络模型。工具箱支持多种类型的神经网络，如前馈网络、循环网络、自组织映射网络（SOM）等。
2. **前馈网络**：是最常见的神经网络类型，包括多层感知器（MLP）、径向基函数网络（RBF）等。在这些案例中，可能会看到如何构建和训练这些网络来解决分类和回归问题。
3. **训练算法**：MATLAB提供了多种训练算法，如梯度下降法、动量梯度下降、Levenberg-Marquardt算法等。不同的训练算法适用于不同类型的网络结构和数据集，理解这些算法的优缺点至关重要。
4. **模式识别**：神经网络常用于图像识别、语音识别等领域。案例可能展示如何用神经网络对特征进行提取和分类，比如手写数字识别、人脸识别等。
5. **系统预测**：神经网络可用于时间序列预测，如股票价格预测、电力负荷预测等。案例会指导如何处理输入和输出数据，以及如何选择合适的网络结构和训练策略。
6. **优化问题**：神经网络可以作为全局优化工具，解决非线性约束优化问题。案例可能包括函数拟合、工程设计优化等。
7. **反向传播**：反向传播算法是训练多层神经网络最常用的方法，通过计算误差在网络中的反向传播来调整权重。理解这一过程对于调整网络性能至关重要。
8. **激活函数**：Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函数在神经网络中扮演着重要角色，影响网络的学习能力和泛化能力。案例会展示如何选择和使用激活函数。
9. **超参数调优**：包括网络层数、节点数、学习率、早停策略等。案例将指导如何通过网格搜索、随机搜索等方法找到最优的超参数组合。
10. **源代码分析**：每个案例提供的源代码可以帮助读者了解实际编程过程，学习如何在MATLAB中实现神经网络模型，包括数据预处理、网络构建、训练、验证和测试等步骤。
通过对这些案例的深入学习和实践，可以提升对MATLAB神经网络工具箱的掌握，提高解决实际问题的能力。这些案例不仅有助于理论理解，而且强化了实际编程技巧，为解决复杂问题打下坚实基础。
2025-06-03 16:08:31
64.41MB
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绝对经典！
案例明细：
3Com广东商学院.doc Cisco国投证券.doc Cisco华夏证券.doc
3Com华中大学.doc Cisco上海证券.doc Cisco信达烟台营业部.doc
3Com三峡大学.doc Intel大庆石油管理测井公司.doc Intel千兆网解决方案.doc
3Com武汉地税.doc notel电力城域网.doc Intel苏州国际外语学校.doc
3Con湘雅医院.doc notel电力城域网.doc 电厂网络改造实施文档1.doc
Cisco北师大升级.doc 思科千兆以太网证券行业解决方案.doc 校园局域网组建方案分析.doc
Cisco长春证券北京营业部.doc
网络排错文档是华为内部研发部门资料，也是值得收藏的精品。
2024-04-26 16:41:19
11.76MB
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1.1项目背景
随着时代的快速发展，企业、园区、学校、政企都组建了属于自己办公的局域网络，为此希望通过这个新建的网络，提供一个安全，可靠、可扩展、高效的网络环境，让外出办公人员也可以放问公司的资源共享、网络接入、internet等目标，同时实现公司内部的消息，以及对于公网的安全访问
1.2项目目标
（1） 采用先进的通信技术完成网络建设
（2） 为了提高数据的传输速率，在整个公司内部网络内控制广播域的范围
（3） 在整个公司内网实现资源共享，保证骨干网络的可靠性
（4） 公司内部实现高效的路由选择
（5） 具有较好的扩展性，为今后的网络扩容做好准备
1.3实现的技术
（1） 区域划分
（2） OSPF动态路由技术
（3） 链路聚合技术
（4） 端口映射
（5） NAT地址转换
（6） 生成树MSTP技术
（7） 冗余技术VRRP技术
（8） 无线技术
（9） 防火墙技术
2022-04-29 14:04:31
7.34MB
基于matlab编写的算法程序代码，无error，可直接运行，内有详细注释。本科生自学机器学习、人工智能、毕业设计必备代码，欢迎下载交流。
2022-04-01 14:15:04
172KB
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机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达，这份资料包含一些适合初学者学习的神经网络实现机器学习的案例，包括语音特征，图像识别等
2022-03-11 03:14:42
5.87MB
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