实例介绍
MATLAB神经网络学习资料,包含30个案例分析。包括MATLAB源代码
【实例截图】
【核心代码】
MATLAB神经网络30个案例分析
└── MATLAB神经网络30个案例分析
├── MATLAB神经网络30个案例分析.pdf
└── 源程序
├── 案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价
│ ├── chapter10.m
│ ├── class.mat
│ ├── sim.mat
│ ├── stdlib.m
│ └── test.m
├── 案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算
│ ├── city_location.mat
│ ├── diff_u.m
│ ├── energy.m
│ └── main.m
├── 案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别
│ ├── chapter12.m
│ ├── chapter12_wine.mat
│ └── html
│ ├── chapter12_01.png
│ ├── chapter12_02.png
│ ├── chapter12_03.png
│ ├── chapter12.html
│ └── chapter12.png
├── 案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能
│ ├── chapter13_GA.m
│ ├── chapter13_GridSearch.m
│ ├── chapter13_PSO.m
│ ├── chapter13_wine.mat
│ └── html
│ ├── chapter13_01.png
│ ├── chapter13_02.png
│ ├── chapter13_03.png
│ ├── chapter13_04.png
│ ├── chapter13_05.png
│ ├── chapter13_06.png
│ ├── chapter13_07.png
│ ├── chapter13_GA_01.png
│ ├── chapter13_GA_02.png
│ ├── chapter13_GA_03.png
│ ├── chapter13_GA_04.png
│ ├── chapter13_GA.html
│ ├── chapter13_GA.png
│ ├── chapter13_GridSearch_01.png
│ ├── chapter13_GridSearch_02.png
│ ├── chapter13_GridSearch_03.png
│ ├── chapter13_GridSearch_04.png
│ ├── chapter13_GridSearch_05.png
│ ├── chapter13_GridSearch_06.png
│ ├── chapter13_GridSearch_07.png
│ ├── chapter13_GridSearch.html
│ ├── chapter13_GridSearch.png
│ ├── chapter13.html
│ ├── chapter13.png
│ ├── chapter13_PSO_01.png
│ ├── chapter13_PSO_02.png
│ ├── chapter13_PSO_03.png
│ ├── chapter13_PSO_04.png
│ ├── chapter13_PSO.html
│ └── chapter13_PSO.png
├── 案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测
│ ├── chapter14.m
│ ├── chapter14_sh.mat
│ └── html
│ ├── chapter14_01.png
│ ├── chapter14_02.png
│ ├── chapter14_03.png
│ ├── chapter14_04.png
│ ├── chapter14_05.png
│ ├── chapter14_06.png
│ ├── chapter14.html
│ └── chapter14.png
├── 案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测
│ ├── chapter15.m
│ ├── chapter15_sh.mat
│ ├── FIG_D.m
│ ├── html
│ │ ├── chapter15_01.png
│ │ ├── chapter15_02.png
│ │ ├── chapter15_03.png
│ │ ├── chapter15_04.png
│ │ ├── chapter15_05.png
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│ │ ├── chapter15_07.png
│ │ ├── chapter15_08.png
│ │ ├── chapter15_09.png
│ │ ├── chapter15_10.png
│ │ ├── chapter15_11.png
│ │ ├── chapter15_12.png
│ │ ├── chapter15_13.png
│ │ ├── chapter15_14.png
│ │ ├── chapter15_15.png
│ │ ├── chapter15_16.png
│ │ ├── chapter15_17.png
│ │ ├── chapter15.html
│ │ └── chapter15.png
│ └── original.tif
├── 案例16 单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测
│ ├── chapter16.m
│ ├── gene.mat
│ └── gene.txt
├── 案例17 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断
│ ├── addon.m
│ ├── chapter17.m
│ ├── p.mat
│ └── 运行说明.txt
├── 案例18 Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究
│ ├── chapter18.m
│ └── data.mat
├── 案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断
│ ├── chapter19.m
│ └── data.mat
├── 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
│ ├── BPDLX.m
│ ├── BP.m
│ ├── data1.mat
│ ├── data2.mat
│ ├── data3.mat
│ └── data4.mat
├── 案例20 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选
│ └── chapter20.m
├── 案例21 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断
│ ├── chapter21_bp.m
│ ├── chapter21_lvq.m
│ ├── crossvalidation_lvq.m
│ └── data.mat
├── 案例22 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别
│ ├── chapter22_bp.m
│ ├── chapter22_lvq.m
│ ├── chapter_svm.m
│ ├── crossvalind_lvq.m
│ ├── feature_extraction.m
│ ├── Images
│ │ ├── 10_1.bmp
│ │ ├── 10_2.bmp
│ │ ├── 10_3.bmp
│ │ ├── 10_4.bmp
│ │ ├── 10_5.bmp
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│ │ ├── 2_1.bmp
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│ │ ├── 3_1.bmp
│ │ ├── 3_2.bmp
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│ │ ├── 4_1.bmp
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│ │ ├── 5_1.bmp
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│ │ ├── 5_5.bmp
│ │ ├── 6_1.bmp
│ │ ├── 6_2.bmp
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│ │ ├── 6_5.bmp
│ │ ├── 7_1.bmp
│ │ ├── 7_2.bmp
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│ │ ├── 7_4.bmp
│ │ ├── 7_5.bmp
│ │ ├── 8_1.bmp
│ │ ├── 8_2.bmp
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│ │ ├── 8_5.bmp
│ │ ├── 9_1.bmp
│ │ ├── 9_2.bmp
│ │ ├── 9_3.bmp
│ │ ├── 9_4.bmp
│ │ └── 9_5.bmp
│ ├── lvq1_train.m
│ ├── lvq2_train.m
│ ├── lvq_predict.m
│ └── test.m
├── 案例23 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测
│ ├── d_mymorlet.m
│ ├── mymorlet.m
│ ├── traffic_flux.mat
│ ├── wavenn.asv
│ └── wavenn.m
├── 案例24 模糊神经网络的预测算法-嘉陵江水质评价
│ ├── data1.mat
│ ├── data2.mat
│ └── FuzzyNet.m
├── 案例25 广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类
│ ├── FCMGRNN.m
│ └── netattack.mat
├── 案例26 粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优
│ ├── fun.m
│ ├── PSO.m
│ └── PSOMutation.m
├── 案例27 遗传算法的优化计算——建模自变量降维
│ ├── data.mat
│ ├── de_code.m
│ ├── fitness.m
│ ├── gabpEval.m
│ ├── gadecod.m
│ └── main.m
├── 案例28 灰色神经网络的预测算法—订单需求预测
│ ├── data.mat
│ └── Greynet.m
├── 案例29 kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类
│ ├── data.mat
│ ├── Kohonen.m
│ └── SKohonen.m
├── 案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
│ ├── BP_Hidden.m
│ ├── BP.m
│ └── data.mat
├── 案例30 神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合.txt
├── 案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合
│ ├── BP.m
│ ├── Code.m
│ ├── Cross.m
│ ├── data.mat
│ ├── Decode.m
│ ├── fun.m
│ ├── Genetic.m
│ ├── Mutation.m
│ ├── Select.m
│ └── test.m
├── 案例4 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值
│ ├── BP.m
│ ├── Code.m
│ ├── Cross.m
│ ├── data.m
│ ├── data.mat
│ ├── fun.m
│ ├── Genetic.m
│ ├── Mutation.m
│ ├── net.mat
│ ├── Select.m
│ ├── test.asv
│ └── test.m
├── 案例5 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模
│ ├── Bp_Ada_Fore.m
│ ├── Bp_Ada_Sort.m
│ ├── data1.mat
│ └── data.mat
├── 案例6 PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制
│ ├── draw.m
│ ├── fun.m
│ ├── MPIDCS.m
│ ├── MPIDDLX.m
│ ├── MPID.m
│ └── pso.m
├── 案例7 RBF网络的回归-非线性函数回归的实现
│ ├── chapter7_1.m
│ ├── chapter7_2.m
│ └── 运行提示.txt
├── 案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测
│ ├── best.mat
│ ├── chapter8.1.m
│ ├── chapter8.2.asv
│ ├── chapter8.2.m
│ ├── data.mat
│ └── 运行提示.txt
└── 案例9 离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别
├── chapter9.m
├── data0.mat
├── data1.mat
├── data1_noisy.mat
├── data2.mat
├── data2_noisy.mat
├── data3.mat
├── data4.mat
├── data5.mat
├── data6.mat
├── data7.mat
├── data8.mat
├── data9.mat
└── waiji.m
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