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上传时间: 2011-12-25
详细说明： 第1章 p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 第2章 bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 第3章 遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 第5章 基于bp_adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 第6章 pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 第7章 rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65 第8章 grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 第9章 离散hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 第10章 离散hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 第11章 连续hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 第12章 svm的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 第13章 svm的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 第14章 svm的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 第15章 svm的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测15 3 第17章 som神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 第18章 elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 第19章 概率神经网络的分类预测——基于pnn的变压器故障诊断176 第20章 神经网络变量筛选——基于bp的神经网络变量筛选183 .第21章 lvq神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 第22章 lvq神经网络的预测——人脸朝向识别198 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 第29章 基于kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 第30章 神经网络gui的实现——基于gui的神经网络拟合、模式识别、聚类277 ...展开收缩
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