MATLAB神經網絡30個案例分析

第1章 BP神經網絡的數據分類——語音特徵信號分類1
本案例選取了民歌、古箏、搖滾和流行四類不同音樂，用BP神經網絡實現對這四類音樂的有效分類。

第2章 BP神經網絡的非線性系統建模——非線性函數擬合11
本章擬合的非線性函數為y=x21+x22。

第3章 遺傳算法優化BP神經網絡——非線性函數擬合21
根據遺傳算法和BP神經網絡理論，在MATLAB軟件中編程實現基於遺傳算法優化的BP神經網絡非線性系統擬合算法。

第4章 神經網絡遺傳算法函數極值尋優——非線性函數極值尋優36
對於未知的非線性函數，僅通過函數的輸入輸出數據難以準確尋找函數極值。這類問題可以通過神經網絡結合遺傳算法求解，利用神經網絡的非線性擬合能力和遺傳算法的非線性尋優能力尋找函數極值。

第5章 基於BP_Adaboost的強分類器設計——公司財務預警建模45
BP_Adaboost模型即把BP神經網絡作為弱分類器，反覆訓練BP神經網絡預測樣本輸出，通過Adaboost算法得到多個BP神經網絡弱分類器組成的強分類器。

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