MATLAB神经网络43个案例分析(年度全行业优秀畅销书,《MATLAB神经网络30个案例分析》的全新升级版本,实例演练
《MATLAB神经网络43个案例分析》详细论述了在MATLAB环境下如何实现神经网络,包括了常用的神经网络及相关理论,以及各种优化算法与神经网络的结合。考虑到MATLABR2012b版本中神经网络工具箱作了更新,本书也新增了神经网络并行运算、定制神经网络、神经网络高效编程等章节,非常适合中高级神经网络研究人员参考。 作为众多宣讲MATLAB家族产品丛书中的一个系列,该书的**特点是接地气,实用性强。四位作者都是长期活跃在MATLAB技术论坛的版主,每天都会在线解答MATLAB特别是针对神经网络的问题,积累了丰富的使用经验。本书所举例的43个案例,部分来源于各大公司、院校的科研课题,也有一部分来源于MATLAB技术论坛的会员提问。这些案例代表了神经网络在各个领域的相关应用,读者可以根据自己研究问题的需要,**时间找到适合自己学习的神经网络章节
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适读人群 :对Python语言和算法感兴趣的入门阶读者,C、C++、Java和PHP程序员及其他编程爱好者 结合40多个典型案例及其对应的100多种解题思路与方法,详解6种常用算法思想 培养编程兴趣,拓展编程思维,提高编程和算法设计能力 每个案例都用Python语言实现,专为算法初学者量身打造 注重基础:对常用算法的概念、特征、应用和设计策略做详细介绍。 讲解透彻:对常用算法涉及的各种数据结构类行原理分析。 案例丰富:用幽默风趣的语言详解40多个典型案例及其涉及的相关算法。 趣味强:选取的案例趣味较强,可以极大地提高读者的编程兴趣。 代码详尽:每个案例都给出详细的实现代码及注释,并给出流程图或示意图。
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《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的,秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色,帮者更加直观、生动地学经网络。《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁裙算法等)与神经网络的结合问题。此外,《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR202b中神经网络工具箱的新增功能与特性,如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时,建议读者按照“先通读章节内容,后调试程序,再精读章节内容”的顺序学习。《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建
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