基于matlab的神经网络设计,神经网络模型matlab例子

matlab神经网络目前有什么具体的实际应用

MATLAB中文论坛2010年出过一本书，北航出版社的，叫《MATLAB神经网络30个案例分析 (豆瓣)》。我觉得把它作为入门书挺好的，每一章配有视频和代码，可以依样画葫芦。

刚刚顺手还看到了另一本书《MATLAB智能算法30个案例分析》，看目录貌似内容也比较接近的。

《神经网络》包含的30个例子：P神经网络的数据分类——语音特征信号分类BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制RBF网络的回归——非线性函数回归的实现GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测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自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优遗传算法优化计算——建模自变量降维基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

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 写作猫。

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神经网络目前有什么具体的实际应用

可以做分类，可以做预测。做分类：比如有苹果，香蕉。将苹果是圆的，甜酸的。香蕉是长的，甜的。告诉神经网络，让其学习。以后你在给神经网络两个输入（是圆的，甜酸的），神经网络就告诉你这是苹果。

做预测：比如近一年股市数据给神经网络，训练后。神经网络会预测接下来一段时间的走势。

matlab神经网络目前有什么具体的实际应用

做预测：比如近一年股市数据给神经网络，训练后。神经网络会预测接下来一段时间的走势。

如何快速学习matlab BP神经网络

如何快速学习matlab BP神经网络我不知道你是要深入的了解其原理，还是只是用用而已……对于我来说，我基本上是着眼于BP神经网络的应用，分类啊，拟合（预测）啊。

而对于原理，我只能说我不是很了解，看过一些，但是似懂非懂。

综合，我推荐《MATLAB神经网络43个案例分析》这本书吧，大部分是着眼于应用，即直接调用MATLAB的函数来实现神经网络的搭建，训练，应用，而这本书的第一章给出了自己实现BP神经网络的例子和程序（不调用MATLAB的神经网络方面的函数）要深入原理的话，读原码最好了，不过读matlab工具箱的原码比较繁杂，你可以看这个简化版的：

Matlab神经网络原理中可以用于寻找最优解的算法有哪些？

若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。

现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。

然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。

而在寻解过程中，步长太大，就会搜索得不仔细，可能跨过了优秀的解，而步长太小，又会使寻解过程进行得太慢。因此，步长设置适当非常重要。

学习率对原步长（在梯度下降法中就是梯度的长度）作调整，如果学习率lr = 0.1,那么梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度，而在matlab神经网络工具箱里的lr,代表的是初始学习率。

因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长，使用的是可变学习率，它会根据上一次解的调整对目标函数带来的效果来对学习率作调整，再根据学习率决定步长。

机制如下：if newE2/E2 > maxE_inc %若果误差上升大于阈值 lr = lr * lr_dec; %则降低学习率 else if newE2 < E2 %若果误差减少 lr = lr * lr_inc;%则增加学习率 end详细的可以看《神经网络之家》nnetinfo里的《[重要]写自己的BP神经网络(traingd)》一文，里面是matlab神经网络工具箱梯度下降法的简化代码。

matlab 实现神经网络 5

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