神经网络知识算法与应用合集

本合集包含MATLAB神经网络的43个案例代码，涵盖BP、Elman、GNN、LVQ、SVM、Kohonen、MIV、Hopfield、小波、SOM自组织和遗传算法等模型。

本书探讨了遗传算法和神经网络的基础理论、设计方法及其在优化压力管网方面的具体应用。适合计算机专业人员、工程技术人员和科研人员参考学习。

《Matlab神经网络应用与设计》这本书详细介绍了如何在Matlab环境下应用和设计神经网络，涵盖了从基础理论到实际应用的全面内容。书中提供了丰富的案例和实例，帮助读者深入理解神经网络的原理和应用。

神经网络训练原理- 终止条件：获得使训练集中样本分类正确的权重值。- 训练步骤：- 随机初始化权重。- 输入样本，计算输入值线性总和。- 通过激励函数计算输出值。- 计算误差，修正权重和阈值。

《递归神经网络设计与应用》是一本涉及神经网络、大数据、优化、建模与控制的学习资料，专注于递归神经网络的理论与实际应用。

该文件包含了多个数学建模领域的Matlab算法代码，主要包括： 神经网络图像分类代码 图论算法软件 小波神经网络预测代码 元胞自动机代码 Dijkstra算法找最短路径代码 Floyd算法求最小距离代码 GRNN的数据预测（基于广义回归神经网络货运量预测） K-means算法代码 RBF神经网络回归预测代码 SVM分类器代码 Topsis算法综合评价代码 层次分析法代码 插值与拟合代码 多目标规划Matlab程序实现 二次指数平滑及其时间序列预测代码 规划模型代码 灰色关联分析代码 灰色预测算法代码 回归预测分析Matlab代码 聚类分析代码 蒙特卡洛算法模拟随机数代码 排队论算法代码 三次

为大学生建模提供必要的代码

SOFM神经网络基础算法 将介绍自组织映射（SOFM）神经网络的基本算法。SOFM是一种无监督学习算法，用于数据可视化和降维。它利用竞争学习原理，将高维输入数据映射到低维输出空间中。将涵盖SOFM算法的步骤、权重更新规则和算法的应用。

本程序展示了如何使用遗传算法优化神经网络。通过MATLAB代码，用户可以实现神经网络模型的训练，进而提高模型的预测能力。程序中的遗传算法主要用于调整神经网络的权重和偏置，优化网络结构，使得模型在训练过程中更高效地逼近最优解。以下是基本步骤： 初始化种群：随机生成一组神经网络权重和偏置。 评估适应度：通过训练神经网络并计算误差来评估每个个体的适应度。 选择、交叉与变异：使用遗传算法的选择、交叉与变异操作生成下一代。 重复步骤2-3，直到达到预定的停止条件。 最终，优化后的神经网络可用于更精确的预测和分类任务。