MATLAB神经网络案例代码合集

30 个案例的详细，配合 MATLAB 的可视化界面，用来搞懂神经网络，效果还挺不错的。案例从基础到进阶都有，适合刚上手也适合复习思路。 神经网络的输入层、隐藏层、输出层结构，在这些案例里讲得挺清楚。比如做个预测模型，你只要设置好输入输出，稍微调下参数，跑出来的效果就挺准。 基于 MIV 的变量筛选思路也讲了，嗯，这个方法可以帮你快速找出影响结果的关键因子，别老想着全扔进去，变量太多反而会影响训练效果。 BP 神经网络也有详细。包括一些常见的问题，比如训练不收敛、过拟合啥的，案例里都有应对方法，实战时有用。 如果你用 MATLAB 建过模型但老是调不好参数，或者对神经网络还不太熟，这些案例真的

大多数网络资源提供的仅是相应的源代码，这本书是个难得的宝藏，我分享给大家。

反馈神经网络（FNN）是一种反馈动力学系统，挺有趣的，网络中的每个神经元会把自己输出的信号反馈给其他神经元，需要一定时间来达到稳定。Hopfield 神经网络就是这种反馈网络中最经典的模型之一，它不仅能做联想记忆，还能优化问题，是快速寻优。喜欢玩神经网络的同学，或者有需求优化问题的朋友，这段 MATLAB 代码就挺适合你。通过一些经典模型的搭配，比如李雅普诺夫函数定义为巡游函数，Hopfield 网络在反馈网络中应用广泛。如果你对这个感兴趣，可以参考更多的相关资料，你进一步掌握技巧。比如：如果你想了解 MATLAB 神经网络工具箱中 Hopfield 网络的反馈模型，可以看看[这篇文章](ht

读者可根据案例替换数据以实现自定义网络。在MATLAB中文论坛，作者在线解答疑问。书籍包含30个神经网络案例（含可运行程序），涵盖BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman等网络类型，还介绍PSO、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法等优化方法。配套31个教学视频助力读者深入理解。适用于毕业设计、科研项目、及科研人员参考。

实现 BP 神经网络的案例，思路清晰，逻辑也顺。用梯度下降法跑出结果，整体还挺适合初学者上手的。如果你之前接触过神经网络，这个例子你一眼就能看懂；要是刚入门，也不用太担心，代码不复杂，调试起来还挺顺手的。基本流程就是用一组输入数据，通过前向传播得到预测值，再用反向传播和梯度下降来优化权重。虽然是基础版，但架子都有了。你也可以在这基础上加点料，比如加入动量、尝试不同的激活函数等等。推荐你再看看这几个扩展：像GA-BP 神经网络回归训练示例，用了带动量的梯度下降，收敛效果快一些；还有BP 神经网络详解，数学推导挺全，想深挖可以看看；用Matlab 实现 BP 神经网络的版本，也适合做教学 demo

神经网络的模式识别源码，用 MATLAB 写的，挺适合刚上手深度学习的朋友。压缩包里包含了各种常见的网络结构，比如前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），甚至还带点深度信念网络和自编码器的味道。适合用来入门、教学，或者拿来改一改搞小项目都挺不错的。模式识别的核心就是让机器看得懂数据嘛，比如图片、声音、手写数字这种。这里面的代码就围绕这些任务来的，分类、训练流程都有。.zip文件里率包含了网络结构的定义、数据预，还有训练和测试的代码。响应也快，逻辑也清晰，基本不用太多改动就能跑起来。如果你平时用 MATLAB 比较多，那这套源码会用起来顺手。像MLP和CNN的实现都比较直观

这份MATLAB代码展示了BP神经网络的实现方法，适合初学者学习和实践，不依赖图形界面。

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

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