MATLAB神经网络30个案例分析

　　本书是matlab中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。
　　 读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在matlab中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
　　 该书共有30个matlab神经网络的案例(含可运行程序），包括bp、rbf、svm、som、hopfield、lvq、elman、小波等神经网络；还包含pso(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
　　 本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。

第1章 p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1
第2章 bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11
第3章 遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21
第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36
第5章 基于bp_adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45
第6章 pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54
第7章 rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65
第8章 grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73
第9章 离散hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81
第10章 离散hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90
第11章 连续hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100
第12章 svm的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112
第13章 svm的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122
第14章 svm的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133
第15章 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141
第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153
第17章 som神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159
第18章 elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170
第19章 概率神经网络的分类预测——基于pnn的变压器故障诊断176
第20章 神经网络变量筛选——基于bp的神经网络变量筛选183