復雜神經網路編程軟體

1. MATLAB神經網路的目錄

第1章 BP神經網路的數據分類——語音特徵信號分類1
本案例選取了民歌、古箏、搖滾和流行四類不同音樂，用BP神經網路實現對這四類音樂的有效分類。
第2章 BP神經網路的非線性系統建模——非線性函數擬合11
本章擬合的非線性函數為y=x21+x22。
第3章 遺傳演算法優化BP神經網路——非線性函數擬合21
根據遺傳演算法和BP神經網路理論，在MATLAB軟體中編程實現基於遺傳演算法優化的BP神經網路非線性系統擬合演算法。
第4章 神經網路遺傳演算法函數極值尋優——非線性函數極值尋優36
對於未知的非線性函數，僅通過函數的輸入輸出數據難以准確尋找函數極值。這類問題可以通過神經網路結合遺傳演算法求解，利用神經網路的非線性擬合能力和遺傳演算法的非線性尋優能力尋找函數極值。
第5章 基於BP_Adaboost的強分類器設計——公司財務預警建模45
BP_Adaboost模型即把BP神經網路作為弱分類器，反復訓練BP神經網路預測樣本輸出，通過Adaboost演算法得到多個BP神經網路弱分類器組成的強分類器。
第6章 PID神經元網路解耦控制演算法——多變數系統控制54
根據PID神經元網路控制器原理，在MATLAB中編程實現PID神經元網路控制多變數耦合系統。
第7章 RBF網路的回歸——非線性函數回歸的實現65
本例用RBF網路擬合未知函數，預先設定一個非線性函數，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函數解析式不清楚的情況下，隨機產生x1,x2和由這兩個變數按上式得出的y。將x1,x2作為RBF網路的輸入數據，將y作為RBF網路的輸出數據，分別建立近似和精確RBF網路進行回歸分析，並評價網路擬合效果。
第8章 GRNN的數據預測——基於廣義回歸神經網路的貨運量預測73
根據貨運量影響因素的分析，分別取國內生產總值（GDP），工業總產值，鐵路運輸線路長度，復線里程比重，公路運輸線路長度，等級公路比重，鐵路貨車數量和民用載貨汽車數量8項指標因素作為網路輸入，以貨運總量，鐵路貨運量和公路貨運量3項指標因素作為網路輸出，構建GRNN，由於訓練數據較少，採取交叉驗證方法訓練GRNN神經網路，並用循環找出最佳的SPREAD。
第9章 離散Hopfield神經網路的聯想記憶——數字識別81
根據Hopfield神經網路相關知識，設計一個具有聯想記憶功能的離散型Hopfield神經網路。要求該網路可以正確地識別0~9這10個數字，當數字被一定的雜訊干擾後，仍具有較好的識別效果。
第10章 離散Hopfield神經網路的分類——高校科研能力評價90
某機構對20所高校的科研能力進行了調研和評價，試根據調研結果中較為重要的11個評價指標的數據，並結合離散Hopfield神經網路的聯想記憶能力，建立離散Hopfield高校科研能力評價模型。
第11章 連續Hopfield神經網路的優化——旅行商問題優化計算100
現對於一個城市數量為10的TSP問題，要求設計一個可以對其進行組合優化的連續型Hopfield神經網路模型，利用該模型可以快速地找到最優（或近似最優）的一條路線。
第12章 SVM的數據分類預測——義大利葡萄酒種類識別112
將這178個樣本的50%做為訓練集,另50%做為測試集,用訓練集對SVM進行訓練可以得到分類模型,再用得到的模型對測試集進行類別標簽預測。
第13章 SVM的參數優化——如何更好的提升分類器的性能122
本章要解決的問題就是僅僅利用訓練集找到分類的最佳參數，不但能夠高准確率的預測訓練集而且要合理的預測測試集，使得測試集的分類准確率也維持在一個較高水平，即使得得到的SVM分類器的學習能力和推廣能力保持一個平衡，避免過學習和欠學習狀況發生。
第14章 SVM的回歸預測分析——上證指數開盤指數預測133
對上證指數從1990.12.20-2009.08.19每日的開盤數進行回歸分析。
第15章 SVM的信息粒化時序回歸預測——上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測141
在這個案例裡面我們將利用SVM對進行模糊信息粒化後的上證每日的開盤指數進行變化趨勢和變化空間的預測。
若您對此書內容有任何疑問，可以憑在線交流卡登錄中文論壇與作者交流。
第16章 自組織競爭網路在模式分類中的應用——患者癌症發病預測153
本案例中給出了一個含有60個個體基因表達水平的樣本。每個樣本中測量了114個基因特徵，其中前20個樣本是癌症病人的基因表達水平的樣本(其中還可能有子類), 中間的20個樣本是正常人的基因表達信息樣本, 餘下的20個樣本是待檢測的樣本(未知它們是否正常)。以下將設法找出癌症與正常樣本在基因表達水平上的區別，建立競爭網路模型去預測待檢測樣本是癌症還是正常樣本。
第17章SOM神經網路的數據分類——柴油機故障診斷159
本案例中給出了一個含有8個故障樣本的數據集。每個故障樣本中有8個特徵，分別是前面提及過的：最大壓力(P1)、次最大壓力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿寬度(P4)、波形寬度(P5)、最大餘波的寬度(P6)、波形的面積(P7)、起噴壓力(P8)，使用SOM網路進行故障診斷。
第18章Elman神經網路的數據預測——電力負荷預測模型研究170
根據負荷的歷史數據，選定反饋神經網路的輸入、輸出節點，來反映電力系統負荷運行的內在規律，從而達到預測未來時段負荷的目的。
第19章 概率神經網路的分類預測——基於PNN的變壓器故障診斷176
本案例在對油中溶解氣體分析法進行深入分析後，以改良三比值法為基礎，建立基於概率神經網路的故障診斷模型。
第20章 神經網路變數篩選——基於BP的神經網路變數篩選183
本例將結合BP神經網路應用平均影響值（MIV，Mean Impact Value）方法來說明如何使用神經網路來篩選變數，找到對結果有較大影響的輸入項，繼而實現使用神經網路進行變數篩選。
第21章 LVQ神經網路的分類——乳腺腫瘤診斷188
威斯康星大學醫學院經過多年的收集和整理，建立了一個乳腺腫瘤病灶組織的細胞核顯微圖像資料庫。資料庫中包含了細胞核圖像的10個量化特徵（細胞核半徑、質地、周長、面積、光滑性、緊密度、凹陷度、凹陷點數、對稱度、斷裂度），這些特徵與腫瘤的性質有密切的關系。因此，需要建立一個確定的模型來描述資料庫中各個量化特徵與腫瘤性質的關系，從而可以根據細胞核顯微圖像的量化特徵診斷乳腺腫瘤是良性還是惡性。
第22章 LVQ神經網路的預測——人臉朝向識別198
現採集到一組人臉朝向不同角度時的圖像，圖像來自不同的10個人，每人5幅圖像，人臉的朝向分別為：左方、左前方、前方、右前方和右方。試創建一個LVQ神經網路，對任意給出的人臉圖像進行朝向預測和識別。
第23章 小波神經網路的時間序列預測——短時交通流量預測208
根據小波神經網路原理在MATLAB環境中編程實現基於小波神經網路的短時交通流量預測。
第24章 模糊神經網路的預測演算法——嘉陵江水質評價218
根據模糊神經網路原理，在MATLAB中編程實現基於模糊神經網路的水質評價演算法。
第25章 廣義神經網路的聚類演算法——網路入侵聚類229
模糊聚類雖然能夠對數據聚類挖掘，但是由於網路入侵特徵數據維數較多，不同入侵類別間的數據差別較小，不少入侵模式不能被准確分類。本案例採用結合模糊聚類和廣義神經網路回歸的聚類演算法對入侵數據進行分類。
第26章 粒子群優化演算法的尋優演算法——非線性函數極值尋優236
根據PSO演算法原理，在MATLAB中編程實現基於PSO演算法的函數極值尋優演算法。
第27章 遺傳演算法優化計算——建模自變數降維243
在第21章中，建立模型時選用的每個樣本（即病例）數據包括10個量化特徵（細胞核半徑、質地、周長、面積、光滑性、緊密度、凹陷度、凹陷點數、對稱度、斷裂度）的平均值、10個量化特徵的標准差和10個量化特徵的最壞值（各特徵的3個最大數據的平均值）共30個數據。明顯，這30個輸入自變數相互之間存在一定的關系，並非相互獨立的，因此，為了縮短建模時間、提高建模精度，有必要將30個輸入自變數中起主要影響因素的自變數篩選出來參與最終的建模。
第28章 基於灰色神經網路的預測演算法研究——訂單需求預測258
根據灰色神經網路原理，在MATLAB中編程實現基於灰色神經網路的訂單需求預測。
第29章 基於Kohonen網路的聚類演算法——網路入侵聚類268
根據Kohonen網路原理，在MATLAB軟體中編程實現基於Kohonen網路的網路入侵分類演算法。
第30章 神經網路GUI的實現——基於GUI的神經網路擬合、模式識別、聚類277
為了便於使用MATLAB編程的新用戶，快速地利用神經網路解決實際問題，MATLAB提供了一個基於神經網路工具箱的圖形用戶界面。考慮到圖形用戶界面帶來的方便和神經網路在數據擬合、模式識別、聚類各個領域的應用，MATLAB R2009a提供了三種神經網路擬合工具箱（擬合工具箱/模式識別工具箱/聚類工具箱）。

2. 如何用matlab編寫BP神經網路程序

matlab編寫BP神經網路很方便的，這個工作不用像編程序的C什麼的那樣還要編寫算睜肢法。這個演算法早已經在軟體的庫里提供了。你只要用一條語句就出來了。把參數，深度和節點固定的往裡一代數就可以了。還有一點陪型，注意最後結果的收斂性，神經網路發展一直是曲折前進的，為什麼這樣，現在不太給力，因為面臨著一個收斂的問題，實現起來效悉亂世果不好。這些程序網上有很多，你借一本基本的神經網路的書裡面也有。望採納。

3. matlab神經網路工具箱怎麼效果好

導入數據：選擇合適的數據，一定要選數值矩陣形式
在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述

進行訓練
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接下來就點next，選擇輸入輸出，Sample are是選擇以行還是列放置矩陣的，注意調整

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接下來一直next，在這兒點train

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查看結果

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導出代碼：再點next，直到這個界面，先勾選下面的，再點Simple Script生成代碼
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使用訓練好的神經網路進行預測
使用下方命令，z是需要預測的輸入變數，net就是訓練好的模型

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再將結果輸出成excel就行啦

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使用MATLAB載入訓練好的caffe模型進行識別分類_IT遠征軍的博客-CSDN...
在進行下面的實驗前,需要先對數據進行訓練得到caffemodel,然後再進行分類識別 c_demo.m function [scores, maxlabel] = c_demo(im, use_gpu) % Add caffe/matlab to you Matlab search PATH to use matcaffe if exist('/home/...
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MATLAB調用訓練好的KERAS模型_LzQuarter的博客
下載了鏈接中的「kerasimporter.mlpkginstall」文件後,在matlab內用左側的文件管理系統打開會進入一個頁面,在該頁面的右上角有安裝的按鈕,如果之前安裝一直失敗,可以通過這個安裝按鈕的下拉選項選擇僅下載 下載還是有可能要用到VPN,但是相比...
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用matlab做bp神經網路預測,神經網路預測matlab代碼
我覺得一個很大的原因是你預測給的輸入范圍（2014-）超出了訓練數據的輸入范圍（2006-2013），神經網路好像是具有內插值特性，不能超出，你可以把輸入變數-時間換成其他的變數，比如經過理論分析得出的某些影響因素，然後訓練數據要包括大范圍的情況，這樣可以保證預測其他年份的運量的時候，輸入變數不超出范圍，最後預測的時候給出這幾個影響因素的值，效果會好一點。輸出層是個purelin，線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。輸出層是個purelin，線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。
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BP神經網路預測實例（matlab代碼，神經網路工具箱）
目錄辛烷值的預測matlab代碼實現工具箱實現 參考學習b站： 數學建模學習交流 bp神經網路預測matlab代碼實現過程 辛烷值的預測 【改編】辛烷值是汽油最重要的品質指標，傳統的實驗室檢測方法存在樣品用量大，測試周期長和費用高等問題，不適用於生產控制，特別是在線測試。近年發展起來的近紅外光譜分析方法（NIR），作為一種快速分析方法，已廣泛應用於農業、制葯、生物化工、石油產品等領域。其優越性是無損檢測、低成本、無污染，能在線分析，更適合於生產和控制的需要。實驗採集得到50組汽油樣品（辛烷值已通過其他方法測
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用matlab做bp神經網路預測,matlab人工神經網路預測
ylabel('函數輸出','fontsize',12);%畫出預測結果誤差圖figureplot(error,'-*')title('BP網路預測誤差','fontsize',12)ylabel('誤差','fontsize',12)xlabel('樣本','fontsize',12)。三、訓練函數與學習函數的區別函數的輸出是權值和閾值的增量，訓練函數的輸出是訓練好的網路和訓練記錄，在訓練過程中訓練函數不斷調用學習函數修正權值和閾值，通過檢測設定的訓練步數或性能函數計算出的誤差小於設定誤差，來結束訓練。.
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matlab訓練神經網路模型並導入simulink詳細步驟
之前的神經網路相關文章： Matlab-RBF神經網路擬合數據 Matlab RBF神經網路及其實例 4.深度學習(1) --神經網路編程入門 本文介紹一下怎麼把訓練好的神經網路導入到simulink並使用，假定有兩個變數，一個輸出變數，隨機生成一點數據 x1 = rand(1000,1);x2 = rand(1000,1);x = [x1 x2];y = rand(1000,1); 在App裡面找到神經網路工具箱 點擊Next 選擇對應的數據，注意選擇好對應的輸入和輸出，還
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用matlab做bp神經網路預測,matlab神經網路怎麼預測
它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。Network可以看出，你的網路結構是兩個隱含層，2-3-1-1結構的網路，演算法是traindm，顯示出來的誤差變化為均方誤差值mse。達到設定的網路精度0.001的時候，誤差下降梯度為0.0046，遠大於默認的1e-5，說明此時的網路誤差仍在快速下降，所以可以把訓練精度目標再提高一些，比如設為0.0001或者1e-5。如果你所選用的激活函數是線性函數，那麼就可以先把輸出的表達式寫出來，即權向量和輸入的矩陣乘積。
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MATLAB_第二篇神經網路學習_BP神經網路
BP神經網路代碼實現1. BP神經網路的簡介和結構參數1.1 BP神經網路的結構組成1.2 BP神經網路訓練界面的參數解讀 非常感謝博主wishes61的分享. 1. BP神經網路的簡介和結構參數 一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路用於預測BP神經網路的計算過程：由正向計算過程和反向計算過程組成。 正向傳播過程，輸入模式從輸入層經隱單元層逐層處理，並轉向輸出層，每一層神經元的狀態隻影響下一層神經元的狀態。 如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各
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本文介紹MATLAB軟體中神經網路擬合（Neural Net Fitting）工具箱的具體使用方法~
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2009-07-02 23:05灰色預測幾乎是每年數模培訓必不可少的內容，相對來說也是比較簡單，這里寫了四個函數，方便在Matlab裡面調用，分別是GM(1，1)，殘差GM(1，1)，新陳代謝GM(1，1)，Verhust自己寫得難免有所疏忽，需要的朋友自己找本書本來試驗一下。。Gm(1，1)function [px0,ab,rel]=gm11(x0,number)%[px0,ab,rel]=gm...
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1，保存網路。save ('net') % net為已訓練好的網路，這里把他從workspace保存到工作目錄，顯示為net.mat文檔。 2，使用網路。load ('net') % net為上面保存的網路，這里把他下載到workspace。y_predict = sim(...
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1.具體應用實例。根據表2，預測序號15的跳高成績。表2國內男子跳高運動員各項素質指標序號跳高成績()30行進跑(s)立定三級跳遠()助跑摸高()助跑4—6步跳高()負重深蹲杠鈴()杠鈴半蹲系數100(s)抓舉()12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.410.97032.243.09.03.52.21403.511.4504...
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如何調用MATLAB訓練神經網路生成的網路問題引出知識准備代碼註解 問題引出 如何存儲和調用已經訓練好的神經網路。 本人前幾天在智能控制學習的過程中也遇到了這樣的問題，在論壇中看了大家的回復，雖然都提到了關鍵的兩個函數「save」和「load」，但或多或少都簡潔了些，讓人摸不著頭腦（呵呵，當然也可能是本人太菜）。通過不斷調試，大致弄明白這兩個函數對神經網路的存儲。下面附上實例給大家做個說明，希望對跟我有一樣問題的朋友有所幫助。 知識准備 如果只是需要在工作目錄下保到當前訓練好的網路，可以在命令窗口 輸入：s
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matlab訓練好的模型怎麼用
神經網路

4. 神經網路研究與應用這塊用python好還是matlab

Python的優勢：

Python相對於Matlab最大的優勢：免費。

Python次大的優勢：開源。你可以大量更改科學計算的演算法細節。

可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，這方面需求應當不高。
第三方生態，Matlab不如Python。比如3D的繪圖工具包，比如GUI，比如更方便的並行，使用GPU，Functional等等。長期來看，Python的科學計算生態會比Matlab好。
語言更加優美。另外如果有一定的OOP需求，構建較大一點的科學計算系統，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要簡潔不少。
Matlab的優勢：

Community. 目前學校實驗室很多還用Matlab，很多學者也可能都用Matlab。交流起來或許更加方便。
Matlab本來號稱更快，但實際上由於Python越來越完善的生態，這個優勢已經逐漸喪失了。
總結來說就是python開源免費，有豐富的第三方庫，比較適合實際工程，matlab是商業軟體
如果買了的話做學術研究不錯， 如果混合編程比較麻煩。

5. 人工神經網路的設計一般是運用什麼樣的軟體有沒有不需要編程的軟體

一般的編程軟體均能實現，但是我們平常用的是matlab，它裡面有一個神經網路的工具箱，用起來比較方便，用VB什麼的也可以。都需要編程。

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PyTorch錛歅yTorch鏄涓涓騫挎硾浣跨敤鐨勬繁搴﹀︿範妗嗘灦錛屼笌TensorFlow綾諱技錛屽畠涔熷厑璁哥敤鎴鋒瀯寤哄拰璁緇冪炵粡緗戠粶妯″瀷銆侾yTorch鍏鋒湁楂樺害鐨勭伒媧繪у拰鏄撶敤鎬э紝閫傜敤浜庡揩閫熷師鍨嬭捐″拰瀹為獙銆傚畠榪樻彁渚涗簡璁稿氬伐鍏峰拰搴擄紝濡倀orchvision錛堢敤浜庤＄畻鏈鴻嗚夛級鍜宼orchaudio錛堢敤浜庨煶棰戝勭悊錛夈
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