图书介绍

MATLAB神经网络43个案例分析

  • 店铺: 蔚蓝书店
  • 出版社: 北京航空航天大学
  • ISBN:9787512412026
  • 版次:1
  • 上架时间:2015-07-10 11:34:04
  • 商品编码:1075114407
  • 出版时间:2013-08-01

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图书目录

第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类
1.1案例背景
1.1.1BP神经网络概述
1.1.2语音特征信号识别
1.2模型建立
1.3MATLAB实现
1.3.1归一化方法及MATLAB函数
1.3.2数据选择和归一化
1.3.3BP神经网络结构初始化
1.3.4BP神经网络训练
1.3.5BP神经网络分类
1.3.6结果分析
1.4案例扩展
1.4.1隐含层节点数
1.4.2附加动量方法
1.4.3变学习率学习算法
参考文献
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
2.1案例背景
2.2模型建立
2.3MATLAB实现
2.3.1BP神经网络工具箱函数
2.3.2数据选择和归一化
2.3.3BP神经网络训练
2.3.4BP神经网络预测
2.3.5结果分析
2.4案例扩展
2.4.1多隐含层BP神经网络
2.4.2隐含层节点数
2.4.3训练数据对预测精度影响
2.4.4节点转移函数
2.4.5网络拟合的局限性
参考文献
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
3.1案例背景
3.1.1遗传算法原理
3.1.2遗传算法的基本要素
3.1.3拟合函数
3.2模型建立
3.2.1算法流程
3.2.2遗传算法实现
3.3编程实现
3.3.1适应度函数
3.3.2选择操作
3.3.3交叉操作
3.3.4变异操作
3.3.5遗传算法主函数
3.3.6遗传算法优化的BP神经网络函数拟合
3.3.7结果分析
3.4案例扩展
3.4.1其他优化方法
3.4.2网络结构优化
3.4.3算法的局限性
参考文献
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
4.1案例背景
4.2模型建立
4.3编程实现
4.3.1BP神经网络训练
4.3.2适应度函数
4.3.3遗传算法主函数
4.3.4结果分析
4.4案例扩展
4.4.1工程实例
4.4.2预测精度探讨
参考文献
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模
5.1案例背景
5.1.1BP_Adaboost模型
5.1.2公司财务预警系统介绍
5.2模型建立
5.3编程实现
5.3.1数据集选择
5.3.2弱分类器学习分类
5.3.3强分类器分类和结果统计
5.3.4结果分析
5.4案例扩展
5.4.1数据集选择
5.4.2弱预测器学习预测
5.4.3强预测器预测
5.4.4结果分析
参考文

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