MATLAB神经网络案例分析与优化

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。

MATLAB神经网络43个案例分析BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类.zip

MATLAB神经网络案例分析：探索基于CPUGPU的并行神经网络运算优化。

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

MATLAB 做神经网络，用这本《MATLAB 神经网络 30 个案例》还挺合适的。全书就是那种“你抄我讲”的风格——不搞虚的，直接上手。像手写数字识别、股价预测、语音识别这些场景，它都有现成案例，而且每一步讲得比较细，像模型选型、参数调优都没漏掉。对新手来说，照着改就能跑；对老手来说，当个模板参考也蛮香的。 其中手写数字识别这个案例，算是开门红，灰度 + 特征提取 + BP 网络，流程清楚还挺实用的。再比如股价预测这部分，用了LSTM时间序列，讲了数据清洗和调参，做金融预测的朋友可以盯一眼。 语音识别和人脸识别这两个案例也比较有代表性，前者用MFCC + DNN，后者搞了个CNN 提特征 +

这是一份深入浅出的MATLAB人工神经网络学习资料，内容详尽丰富，适合初学者和专业人士。

MATLAB神经网络案例分析，探讨了遗传算法在非线性函数极值优化中的应用。

人工神经网络研究的局限性 人工神经网络（ANN）研究受到脑科学研究成果的限制。 ANN缺少一个完整、成熟的理论体系，影响了该领域的发展和实际应用。 ANN研究中充满了策略性和经验性的成分，使其在不同应用场景下的效果和适用性较难预测。 ANN与传统技术的接口仍未完全成熟，在与其他系统的集成中存在挑战。 BP神经网络详解与实例 BP神经网络（反向传播神经网络）作为一种典型的人工神经网络，尽管在处理非线性问题上表现出色，但其在训练时间、数据需求等方面同样存在局限性。通过案例分析，进一步探讨BP网络的优缺点以及优化方向。

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。