说明：神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector ...

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说明：构建基于改进灰狼优化算法的神经网络数据预测模型(IGWO-BPNN)，目的在于用改进的灰狼优化算法优化神经网络模型，利用神经网络的反向传播优势，改善神经网络算法易于陷入局部最小值的缺陷，提高神经网络模型的预测精度。

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说明：我主要做的是图像分割算法的研究，这个是图像分割的程序，主要用神经网络！

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说明：这是一个用于传统回归问题的神经模糊网络，如正弦函数等。该网络的理论基础是建立一个神经模糊系统，该系统的结构可以用网络的更新规则进行更新。未注明日期的法则基于梯度下降算法。

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说明：ＢＰ神经网络，应用动量BP算法训练BP网络．建立一个BP网络 对网络进行训练 对网络进行仿真

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说明：自适应遗传算法优化RBF神经网络，粒子群算法优化RBF神经网络仿真结果比较。程序可直接运行

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说明：数学建模算法整理

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说明：利用遗传算法训练神经网络的matlab程序，可避免神经网络训练的局部最优问题。

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说明：BP算法实现异或问题，采用S型函数的前向多层神经网络及其逆推学习算法

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说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。

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