書籍簡介
MATLAB神經網路30個案例分析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路。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，作者每天線上，有問必答。
該書共有30個MATLAB神經網路的案例(含可運行程式），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神經網路；還包含PSO(粒子群）、灰色神經網路、模糊網路、機率神經網路、遺傳算法最佳化等內容。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路。
目錄
第1章P神經網路的數據分類——語音特徵信號分類第2章BP神經網路的非線性系統建模——非線性函式擬合
第3章遺傳算法最佳化BP神經網路——非線性函式擬合
第4章神經網路遺傳算法函式極值尋優——非線性函式極值尋優
第5章基於BP_Adaboost的強分類器設計——公司財務預警建模
第6章PID神經元網路解耦控制算法——多變數系統控制
第7章RBF網路的回歸——非線性函式回歸的實現
第8章GRNN的數據預測——基於廣義回歸神經網路的貨運量預測
第9章離散Hopfield神經網路的聯想記憶——數字識別
第10章離散Hopfield神經網路的分類——高校科研能力評價
第11章連續Hopfield神經網路的最佳化——旅行商問題最佳化計算
第12章SVM的數據分類預測——義大利葡萄酒種類識別
第13章SVM的參數最佳化——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
