说明：1，对BP神经网络初始化；2，隐含层输出计算；3，输出层输出计算；4，误差计算；5，权值更新；6，阈值更新。采用遗传 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
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说明：应用背景利用该神经网络工具箱模式分类数据分类，可以验证关键技术它采用baysein神经网络训练的蒙特卡罗优化技术
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说明：这是教材《MATLAB 神经网络43个案例分析》中所用实例的源代码和代码仿真所需的数据，可直接运行，是学习神经网络的新手们很好的 资源。
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说明：本程序是利用遗传算法优化BP神经网络，在算法精确度上要比单纯运用BP神经网高，程序分为三个文件，ga_bp是主文件，其他两个是相关函数文件，只需要放到一个文件夹中即可运行。
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说明：神经网络RBF、GRNN例，神经网络RBF和GRNN神经网络实例
神经网络 grnn RBF
说明：卷积神经网络很重要的MATLAB程序 对于正在学习卷积神经网络的人来说很难得
说明：GMDH 型多项式神经网络 1.5 版 （2011 年 6 月 2 日）- 一个简单实现的组方法的数据处理 （GMDH） 建立多项式神经网络。网络层--建造迭代算法使用时的确切结构 （连接） 和大小 （层数） 网络的训练数据由评价标准 — — 在一种附加的验证数据或测量性能控制...
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说明：介绍了采用BP神经网络建立系统数据间的非线性关系的数学模型，利用三层BP网络，结合Matlab神经网络工具箱，模拟，将预测的结果和实验数据作比较，结果表明该模型的预测值和试验值吻合的很好，是一种可行的数据处理方法。
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说明：分别用BP神经网络和RBF神经网络进行预测分析。首先读取数据样本，然后对样本进行随机排列，并分成训练样本和测试样本。由于每次运行，样本都是随机排列的，能够保证测试的有效性。
说明：有导师学习神经网络以其良好的学习能力广泛应用于各个领域中，其不仅可以解决拟合回归问题，亦可以用于模式识别、分类识别。本章将继续介绍两种典型的有导师学习神经网络（GRNN和PNN），并以实例说明其在分类识别中的应用。
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