说明：卷积神经网络matlab代码,内附详细解释。可用于图像识别，数据分类。

数据分类cnn cnn-matlab分类 matlab-CNN图像 matlab-cnn-data cnn-图像

说明：CNN卷积神经网络Matlab实现例程，使用了matlabR2019a自带的深度学习工具箱,一维数据分类，二维cnn。

卷积神经网络 cNN分类 cnn一维 一维CNN工具箱 深度学习分类

说明：通过BP神经网络对模糊规则的学习能跟好的控制，实现模糊PID的有效控制。

神经--模糊-PID 模糊BP BP模糊神经 模糊PID控制 Fuzzy-Control

说明：使用双层BP神经网络，实现数据的读取，归一化处理，网络训练与网络预测，最后给出误差分析和结果可视化。

thosenyf 双层算法 plastice97 BP预测 数据可视化

说明：该程序是对非线性函数进行拟合，并不是多输入单输出。采用RBF神经网络/径向基网络，对非线性函数进行回归拟合。

RBF非线性拟合 rbf神经网络 非线性函数 拟合 to6v2

说明：神经网络优化PID，由具有自学习和自适应能力的单神经元构成的单神经元自适应智能的PID控制器。

单神经元-pid PID神经元网络 自适应PID 神经网络PID 单神经元PID

说明：建立模糊神经网络，设置模糊规则，进行预测，这里以水质数据进行评价。

模糊神经网络 ；预测 预测 模糊预测 神经网络-评价

说明：基于粒子群优化算法(PSO)确定参数的脉冲欧和神经网络滤波方法。利用粒子群优化算法(PSO)确定pcnn图像滤波参数，对图像进行滤波。

神经网络滤波 参数优化的PCNN image-optimization 粒子群滤波 优化的PCNN

说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，matlab开发工具箱中的支持向量机，主要是基于mtlab的程序，通过反复训练模板能有较高的识别率，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器。

贝叶斯工具箱

说明：用Skeletonization剪枝方法精简BP神经网络结构，提高网络泛化能力，对手写数字进行识别。

剪枝 digits 神经网络-剪枝 手写数字识别 神经网络剪枝