数字图像处理及应用：使用MATLAB分析与实现

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MATLAB神经网络原理与实例精解

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神经网络理论与MATLAB7实现.part1 （PDF）

第1章 概述 神经网络理论与MATLAB7实现.part2的下载地址： http://download.csdn.net/source/663497 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2.3 Editor/Debugger窗口 1.2.4 MATLAB帮助系统 1.2.5 神经网络工具箱快速入门 1.3 神经网络发展史 1.3.1 初期阶段 1.3.2 停滞期 1.3.3 黄金时期 1.3.4 发展展望 1.4 神经网络模型 1.4.1 神经元结构模型 1.4.2 神经网络的互连模式 1.5 神经网络的特性及实现 1.6 小结 第2章 神经网络工具箱函数及实例 2.1 概述 2.2 神经网络工具箱中的通用函数 2.2.1 神经网络仿真函数sim 2.2.2 神经网络训练及学习函数 2.2.3 神经网络初始化函数 2.2.4 神经网络输入函数 2.2.5 神经网络传递函数 2.2.6 其他重要函数 2.3 感知器的神经网络工具箱函数 2.3.1 感知器创建函数 2.3.2 显示函数 2.3.3 性能函数 2.4 BP网络的神经网络工具箱函数 2.4.1 BP网络创建函数 2.4.2 神经元上的传递函数 2.4.3 BP网络学习函数 2.4.4 BP网络训练函数 2.4.5 性能函数 2.4.6 显示函数 2.5 线性网络的神经网络工具箱函数 2.5.1 线性网络创建和设计函数 2.5.2 学习函数 2.6 自组织竞争网络的神经网络工具箱函数 2.6.1 神经网络创建函数 2.6.2 传递函数 2.6.3 距离函数 2.6.4 学习函数 2.6.5 初始化函数 2.6.6 权值函数 2.6.7 显示函数 2.6.8 结构函数 2.7 径向基网络的神经网络工具箱函数 2.7.1 神经网络创建函数 2.7.2 转换函数 2.7.3 传递函数 2.8 反馈网络的神经网络工具箱函数 2.8.1 Hopfield网络的工具箱函数 2.8.2 Elman网络的工具箱函数 2.9 小结 第3章 前向型神经网络理论及MATLAB实现 3.1 感知器网络及MATLAB实现 3.1.1 单层感知器网络 3.1.2 多层感知器 3.2 BP网络及MATLAB实现 3.2.1 BP网络理论 3.2.2 BP网络的MATLAB设计 3.3 线性神经网络及MATLAB实现 3.3.1 线性神经网络的结构 3.3.2 线性神经网络的学习 3.3.3 线性网络的MATLAB仿真 3.4 径向基函数网络及MATLAB实现 3.4.1 径向基网络结构 3.4.2 径向基函数的学习过程 3.4.3 RBF网络应用实例 3.4.4 基于RBF网络的非线性滤波 3.4.5 基于GRNN的函数逼近 3.4.6 基于概率神经网络的分类 3.5 GMDH网络及MATLAB实现 3.5.1 GMDH网络理论 3.5.2 GMDH网络的训练 3.5.3 基于GMDH网络的预测 3.6 小结 第4章 反馈型神经网络理论及MATLAB实现 4.1 Elman神经网络及应用 4.1.1 Elman神经网络结构 4.1.2 Elman神经网络的学习过程 4.1.3 Elman神经网络的工程应用 4.1.4 基于Elman网络的空调负荷预测 4.2 Hopfield神经网络及MATLAB实现 4.2.1 Hopfield网络描述 4.2.2 Hopfield网络的学习过程 4.2.3 几个重要结论 4.2.4 Hopfield网络的MATLAB开发 4.2.5 基于Hopfield网络的数字识别 4.3 CG网络模型及应用 4.3.1 CG神经网络理论 4.3.2 基于CG网络的有限元分析 4.4 盒中脑（BSB）模型及MATLAB实现 4.4.1 BSB神经网络模型描述 4.4.2 BSB的MATLAB实现 4.5 双向联想记忆（BAM）及MATLAB实现 4.5.1 Kosko型BAM网络模型 4.5.2 BAM网络的实例分析 4.6 回归BP网络及应用 4.6.1 回归BP网络概述 4.6.2 基于回归BP网络的房价预测 4.7 Boltzmann机网络及仿真 4.7.1 BM网络的基本结构 4.7.2 BM模型的工作规则和学习规则 4.7.3 BM网络的MATLAB仿真 4.8 小结 第5章 自组织与LVQ神经网络理论及MATLAB实现 5.1 自组织竞争网络及MATLAB实现 5.1.1 基本竞争型神经网络概述 5.1.2 自组织竞争网络的应用 5.2 自组织特征映射（SOM）神经网络及MATLAB实现 5.2.1 SOM网络的结构 5.2.2 SOM网络学习算法 5.2.3 基于SOM网络的土壤分类 5.2.4 基于SOM网络的人口分类 5.3 自适应共振理论模型（ART）及MATLAB实现 5.3.1 ART-1型网络模型描述 5.3.2 ART-1网络的学习及工作过程 5.3.3 ART-1网络的应用实例 5.4 学习矢量量化（LVQ）神经网络及MATLAB实现 5.4.1 LVQ网络的结构 5.4.2 LVQ网络的学习规则 5.4.3 基于LVQ网络的模式识别 5.5 对向传播网络（CPN）及MATLAB实现 5.5.1 CPN概述 5.5.2 CPN应用实例 5.6 小结 第6章 图形用户界面GUI 第7章 神经网络控制理论及应用设计 第8章 基于神经网络的故障诊断 第9章 基于神经网络的预测 第10章 基于神经网络的模糊控制 参考文献

神经网络29个案例及代码

文件包括29种神经网络的案例的matlab代码，包含数据，可以直接运行

25种人工神经网络模型matlab源码

人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

MATLAB神经网络原理与实例精解 源程序

MATLAB神经网络原理与实例精解书上的所有案例源文件，供大家参考 第2章：MATLAB快速入门；第4章：单层感知器；第5章：线性网络；第6章：BP线性网络.......

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MATLAB神经网络原理与实例精解源代码，适合神经网络初学者

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本代码是《MATLAB神经网络原理与实例精解》一书的源代码，全部能在MATLAB上运行，对于学习神经网络的而言，是入门、进阶的好资料。

MATLAB神经网络原理与实例精解 书中配套程序

MATLAB神经网络原理与实例精解结合科研和高校教学的相关课程，全面、系统、详细地介绍了MATLAB神经网络的原理及应用，并给出了大量典型的实例供读者参考。本书附带1张光盘，收录了本书重点内容的配套多媒体教学视频...

Matlab神经网络原理与实例精解

这个是Matlab里面神经网络实例的相关代码，原书上直接拿下的，赶紧的

MATLAB神经网络编程源程序（张德丰教材）

该资源系张德丰教材《MATLAB》神经网络的源程序，得来不易，和大家分享了。

神经网络编程入门

神经网络编程入门 带你入门，matlab和c#均有实现。

MATLAB神经网络编程

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MATLAB神经网络43个案例分析.pdf+源码

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。 《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。 使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLAB R2009a及以上版本环境下运行。若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。 《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究

matlab神经网络43个案例（源代码）

短期学习，即可应用于数据处理，模型建立。在文章发表过程中发挥重要作用

MATLAB神经网络原理与实例精解_matlab_自组织竞争神经网络

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MATLAB神经网络原理与实例精解_matlab_线性神经网络

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MATLAB神经网络原理与实例精解章各个实列全部源程序.zip

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神经网络案例及程序

神经网络算法案例讲解以及对应的程序