王小川、史峰、郁磊、李洋編著的《MATLAB神經網絡43個案例分析》詳細論述了在MATLAB環境下如何實現神經網絡，包括了常用的神經網絡及相關理論，以及各種優化算法與神經網絡的結合。考慮到MATLAB R2012b版本中神經網絡工具箱作了*新，本書也新增了神經網絡並行運算、定制神經網絡、神經網絡高效編程等章節，**適合中**神經網絡研究人員參考。

王小川、史峰、郁磊、李洋編著的《MATLAB神經 網絡43個案例分析》是在《MATLAB神經網絡30個案例 分析》的基礎上修改、補充而成的，秉承著“理論講 解—案例分析—應用擴展”這一特色，幫助讀者更加 直觀、生動地學習神經網絡。 本書共有43章，內容涵蓋常見的神經網絡(BP、 RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN 、NARX等)以及相關智能算法(SVM、決策樹、隨機森 林、極限學習機等)。同時，部分章節也涉及了常見的 優化算法(遺傳算法、蟻群算法等)與神經網絡的結合 問題。此外，本書還介紹了MATLAB R2012b中神經網 絡工具箱的新增功能與特性，如神經網絡並行計算、 定制神經網絡、神經網絡高效編程等。 使用本書時，建議讀者按照“先通讀章節內容， 後調試程序，再精讀章節內容”的順序學習。本書程 序建議在MATLAB R2009a及以上版本環境下運行。若 在程序調試過程中有任何疑問，建議先在論壇書籍答 疑版塊搜索相關答案，然後再發帖與作者交流。 《MATLAB神經網絡43個案例分析》可作為高等學 校相關專業學生本科畢業設計、研究生課題研究的參 考書籍，亦可供相關專業教師教學參考。

第1章 BP神經網絡的數據分類——語音特征信號分類
1.1 案例背景
1.1.1 BP神經網絡概述
1.1.2 語音特征信號識別
1.2 模型建立
1.3 MATLAB實現
1.3.1 歸一化方法及MATLAB函數
1.3.2 數據選擇和歸一化
1.3.3 BP神經網絡結構初始化
1.3.4 BP神經網絡訓練
1.3.5 BP神經網絡分類
1.3.6 結果分析
1.4 案例擴展
1.4.1 隱含層節點數
1.4.2 附加動量方法
1.4.3 變學習率學習算法
參考文獻
第2章 BP神經網絡的非線性繫統建模——非線性函數擬合
第3章 遺傳算法優化BP神經網絡——非線性函數擬合
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
第5章 基於BP—Adaboost的強分類器設計——公司財務預警建模
第6章 PID神經元網絡解耦控制算法——多變量繫統控制
第7章 RBF網絡的回歸——非線性函數回歸的實現
第8章 GRNN的數據預測——基於廣義回歸神經網絡的貨運量預測
第9章 離散Hopfield神經網絡的聯想記憶——數字識別
**0章 離散Hopfield神經網絡的分類——高校科研能力評價
**1章 連續Hopfield神經網絡的優化——旅行商問題優化計算
**2章 初識SVM分類與回歸
**3章 LIBSVM參數實例詳解
**4章 基於SVM的數據分類預測一意大利葡萄酒種類識別
**5章 SVM的參數優化——如何*好地提升分類器的性能
**6章 基於SVM的回歸預測分析——上證指數開盤指數預測
**7章 基於SVM的信息粒化時序回歸預測——上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測
**8章 基於SVM的圖像分割——真彩色圖像分割
**9章 基於SVM的手寫字體識別
第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GuI版本介紹與使用
第21章 自組織競爭網絡在模式分類中的應用——患者癌癥發病預測
第22章 SOM神經網絡的數據分類——柴油機故障診斷
第23章 Elman神經網絡的數據預測——電力負荷預測模型研究
第24章 概率神經網絡的分類預測——基於PNN的變壓器故障診斷
第25章 基於MIV的神經網絡變量篩選——基於BP的神經網絡變量篩選
第26章 LVQ神經網絡的分類——乳腺腫瘤診斷
第27章 LVQ神經網絡的預測——人臉朝向識別
第28章 決策樹分類器的應用研究——乳腺癌診斷
第29章 極限學習機在回歸擬合及分類問題中的應用研究——對比實驗
第30章 基於隨機森林思想的組合分類器設計——乳腺癌診斷
第31章 思維進化算法優化BP神經網絡——非線性函數擬合
第32章 小波神經網絡的時間序列預測——短時交通流量預測
第33章 模糊神經網絡的預測算法——嘉陵江水質評價
第34章 廣義神經網絡的聚類算法——網絡入侵聚類
第35章 粒子群優化算法的尋優算法——非線性函數極值尋優
第36章 遺傳算法優化計算——建模自變量降維
第37章 基於灰色神經網絡的預測算法研究——訂單需求預測
第38章 基於Kohonen網絡的聚類算法——網絡入侵聚類
第39章 神經網絡GUI的實現——基於GUI的神經網絡擬合、模式識別、聚類
第40章 動態神經網絡時間序列預測研究——基於MATLAB的NARX實現
第41章 定制神經網絡的實現——神經網絡的個性化建模與仿真
第42章 並行運算與神經網·絡——基於CPU／GPU的並行神經網絡運算
第43章 神經網絡高效編程技巧——基於MATLAB R2012b新版本特性的
探討