神经网络模型如何应用到实际 - 神经网络模型数学建模案例

神经网络算法实例说明有哪些？

在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。

纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

有哪些深度神经网络模型？

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN) 、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN) 、深度自动编码器(AutoEncoder) 和生成对抗网络(GAN) 等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(Recurrent NeuralNetwork) ;另一种是结构递归神经网络(Recursive Neural Network)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。点击预约免费试听课。

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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。

直接用神经网络工具箱构建bp神经网络，希望能给个例子说明，有注解最好，本人matlab新手，谢谢 10

BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

附件就是利用神经网络工具箱构建BP神经网络进行预测的实例。如果要用可视化工具，可以在命令窗口输入nntool.。