matlab神经网络30个案例分析源代码（matlab43个神经网络案例分析）

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本文目录一览：

• 1、MATLAB神经网络30个案例分析的图书目录
• 2、《matlab神经网络30个案例分析》 第13章的SVM参数优化用的是什么方法? 代码如下
• 3、BP神经网络matlab源程序代码讲解

MATLAB神经网络30个案例分析的图书目录

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

《matlab神经网络30个案例分析》 第13章的SVM参数优化用的是什么方法? 代码如下

这就是用的grid search的原理啊，

定义好c g搜索的网格，然后一个个的试，取交叉验证精度最高的g c值作为寻优的参数结果

BP神经网络matlab源程序代码讲解

newff 创建前向BP网络格式：

net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)

其中：PR —— R维输入元素的R×2阶最大最小值矩阵； Si —— 第i层神经元的个数，共N1层； TFi——第i层的转移函数，默认‘tansig’； BTF—— BP网络的训练函数，默认‘trainlm’; BLF—— BP权值/偏差学习函数，默认’learngdm’ PF ——性能函数，默认‘mse’；（误差）

e.g.

P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];

net = newff([0 10],[5 1],{'tansig' 'purelin'});net.trainparam.show=50; %每次循环50次net.trainParam.epochs = 500; %最大循环500次

net.trainparam.goal=0.01; %期望目标误差最小值

net = train(net,P,T); %对网络进行反复训练

Y = sim(net,P)Figure % 打开另外一个图形窗口

plot(P,T,P,Y,'o')

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