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。
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【算法|人工神经网络案例分析题,人工神经网络算法实例】
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人工神经网络预测 20 我的毕业论文也是做神经网络预测的，关于这方面的程序或论文都挺多的，上网查一下，然后理解一下基本就可以了，但如果想做的更深的话就要系统的学习好文案。
科技创新贵在新，你如果只是简单的看书的话可能出不来新的东西，毕竟短时间内你是找不出神经网络的缺陷在哪里，应如何创新。因为人们已经找出了针对已经发现的神经网络缺陷的解决方法。
如果有需要的话可以邮件联系，顺便探讨一下，我的邮箱是.。
matlab神经网络43个案例分析第十七章基于SVM的信息粒化运行问题 代码你修改过吗，没有修改过、用的又是原版的SVMLIM工具箱的话，运行应该是无错的，因为所有的案例代码都经过校正。
维数不一致，可能是指low_predict 和Low'的维度不一致，或者是error矩阵的维数设置错了。
SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而 使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。
matlab神经网络30个案例分析适合初学者吗 嗯，挺不错的， 不过现在已经有《matlab神经网络43个案例分析》了，是30个案例的升级版 。
它是matkabsky论坛出版的，还有个matlab中文论坛出版的，《MATLAB神经网络原理与实例精解（附光盘）》也是挺不错的。。 这两本里面都有比较多的干货。
另外《神经网络之家》网，nnetinfo也推荐你去看看，上面也有些视频可以下载。
《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
matlab神经网络43个案例分析.pdf 哥们， 这书还真没搜到PDF电子版的， 估计人家就是想用来卖钱的，版权意识特么强。 这么厚的书，又全是干货，才32块，很便宜了，真想要学习，推荐买一本，亚马逊，当当，京东上都有卖。
不过就算没买，到神经网络之家、matlabsky、数学中国、matlab中文论坛等一些免费论坛看看贴，一样学习。希望对你有帮助。
MATLAB神经网络30个案例分析 第一章的问题 200
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