資源簡介
讀者調用案例的時候，只要把案例中的數據換成自己需要處理的數據，即可實現自己想要的網絡。如果在實現過程中有任何疑問，可以隨時在MATLAB中文論壇與作者交流，作者每天在線，有問必答。
該書共有30個MATLAB神經網絡的案例(含可運行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神經網絡;還包含PSO(粒子群)、灰色神經網絡、模糊網絡、概率神經網絡、遺傳算法優化等內容。該書另有31個配套的教學視頻幫助讀者更深入地了解神經網絡。
本書可作為本科畢業設計、研究生項目設計、博士低年級課題設計參考書籍，同時對廣大科研人員也有很高的參考價值。
圖書目錄
第1章 P神經網絡的數據分類--語音特征信號分類
第2章 BP神經網絡的非線性系統建模--非線性函數擬合
第3章 遺傳算法優化BP神經網絡--非線性函數擬合
第4章 神經網絡遺傳算法函數極值尋優--非線性函數極值尋優
第5章 基于BP_Adaboost的強分類器設計--公司財務預警建模
第6章 PID神經元網絡解耦控制算法--多變量系統控制
第7章 RBF網絡的回歸--非線性函數回歸的實現
第8章 GRNN的數據預測--基于廣義回歸神經網絡的貨運量預測
第9章 離散Hopfield神經網絡的聯想記憶--數字識別
第10章 離散Hopfield神經網絡的分類--高校科研能力評價
第11章 連續Hopfield神經網絡的優化--旅行商問題優化計算
第12章 SVM的數據分類預測--意大利葡萄酒種類識別
第13章 SVM的參數優化--如何更好的提升分類器的性能
第14章 SVM的回歸預測分析--上證指數開盤指數預測
第15章 SVM的信息粒化時序回歸預測--上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測
第16章 自組織競爭網絡在模式分類中的應用--患者癌癥發病預測
第17章SOM神經網絡的數據分類--柴油機故障診斷
第18章Elman神經網絡的數據預測--電力負荷預測模型研究
第19章 概率神經網絡的分類預測--基于PNN的變壓器故障診斷
第20章 神經網絡變量篩選--基于BP的神經網絡變量篩選
第21章 LVQ神經網絡的分類--乳腺腫瘤診斷
第22章 LVQ神經網絡的預測--人臉朝向識別
第23章 小波神經網絡的時間序列預測--短時交通流量預測
第24章 模糊神經網絡的預測算法--嘉陵江水質評價
第25章 廣義神經網絡的聚類算法--網絡入侵聚類
第26章 粒子群優化算法的尋優算法--非線性函數極值尋優
第27章 遺傳算法優化計算--建模自變量降維
第28章 基于灰色神經網絡的預測算法研究--訂單需求預測
第29章 基于Kohonen網絡的聚類算法--網絡入侵聚類
第30章 神經網絡GUI的實現--基于GUI的神經網絡擬合、模式識別、聚類
代碼片段和文件信息
%%?該代碼為基于帶動量項的BP神經網絡語音識別
%
%?
%? 該案例作者申明： 1：本人長期駐扎在此板塊里，對該案例提問，做到有問必答。本套書籍官方網站為：video.ourmatlab.com 2：點此從當當預定本書：《Matlab神經網絡30個案例分析》。 3：此案例有配套的教學視頻，視頻下載方式video.ourmatlab.com/vbuy.html。? 4：此案例為原創案例，轉載請注明出處（《Matlab神經網絡30個案例分析》）。 5：若此案例碰巧與您的研究有關聯，我們歡迎您提意見，要求等，我們考慮后可以加在案例里。
%?
%%?清空環境變量
clc
clear
%%?訓練數據預測數據提取及歸一化
%下載四類語音信號
load?data1?c1
load?data2?c2
load?data3?c3
load?data4?c4
%四個特征信號矩陣合成一個矩陣
data（1:500:）=c1（1:500:）;
data（501:1000:）=c2（1:500:）;
data（1001:1500:）=c3（1:500:）;
data（1501:2000:）=c4（1:500:）;
%從1到2000間隨機排序
k=rand（12000）;
[mn]=sort（k）;
%輸入輸出數據
input=data（:2:25）;
output1?=data（:1）;
%把輸出從1維變成4維
output=zeros（20004）;
for?i=1:2000
????switch?output1（i）
????????case?1
????????????output（i:）=[1?0?0?0];
????????case?2
????????????output（i:）=[0?1?0?0];
????????case?3
????????????output（i:）=[0?0?1?0];
????????case?4
????????????output（i:）=[0?0?0?1];
????end
end
%隨機提取1500個樣本為訓練樣本，500個樣本為預測樣本
input_train=input（n（1:1500）:）‘;
output_train=output（n（1:1500）:）‘;
input_test=input（n（1501:2000）:）‘;
output_test=output（n（1501:2000）:）‘;
%輸入數據歸一化
[inputninputps]=mapminmax（input_train）;
%%?網絡結構初始化
innum=24;
midnum=25;
outnum=4;
?
%權值初始化
w1=rands（midnuminnum）;
b1=rands（midnum1）;
w2=rands（midnumoutnum）;
b2=rands（outnum1）;
w2_1=w2;w2_2=w2_1;
w1_1=w1;w1_2=w1_1;
b1_1=b1;b1_2=b1_1;
b2_1=b2;b2_2=b2_1;
%學習率
xite=0.1;
alfa=0.01;
loopNumber=10;
I=zeros（1midnum）;
Iout=zeros（1midnum）;
FI=zeros（1midnum）;
dw1=zeros（innummidnum）;
db1=zeros（1midnum）;
%%?網絡訓練
E=zeros（1loopNumber）;
for?ii=1:10
????E（ii）=0;
????for?i=1:1:1500
???????%%?網絡預測輸出?
????????x=inputn（:i）;
????????%?隱含層輸出
????????for?j=1:1:midnum
????????????I（j）=inputn（:i）‘*w1（j:）‘+b1（j）;
????????????Iout（j）=1/（1+exp（-I（j）））;
????????end
????????%?輸出層輸出
????????yn=w2‘*Iout‘+b2;
????????
???????%%?權值閥值修正
????????%計算誤差
????????e=output_train（:i）-yn;?????
????????E（ii）=E（ii）+sum（abs（e））;
????????
????????%計算權值變化率
????????dw2=e*Iout;
????????db2=e‘;
????????
????????for?j=1:1:midnum
????????????S=1/（1+exp（-I（j）））;
????????????FI（j）=S*（1-S）;
????????end??????
????????for?k=1:1:innum
????????????for?j ?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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