MATLAB神经网络

最新推荐文章于 2025-07-03 12:26:44 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/x1kz18NkbQg/article/details/78690796
本文介绍了作者在使用MATLAB进行神经网络研究时的经验，包括数据预处理的挑战和资源分享。提供了MATLAB 2016b的下载链接、安装教程，以及一系列关于MATLAB基本语法、Excel文件操作、归一化、神经网络工具箱使用的教程链接，特别关注了BP神经网络的参数调试和设置。

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AI

菌

这几天沉迷于数模的AI菌来补发文章啦。深深地体会到虽然神经网络工具的API已经有了非常完备的封装，但是数据的预处理真的让人感觉非常的麻烦。

当你把所有的异常点一一清理，有一种

掘地求升终于爬出大气层、飞向太空的感觉（虽然AI菌连梦想开始的地方都爬不出去）

所以今天就来介绍一下这几天的收获吧（AI菌本来是想用Python的，但无奈TensorFlow始终无法在AI菌的Windows上安装，Linux也崩溃了。。。）

资料大全

MATLAB 2016b下载 :链接：http://pan.baidu.com/s/1dEJxbeL 密码：vv0c

MATLAB 2016b 的安装：http://blog.youkuaiyun.com/u012313335/article/details/73733651

spss下载与安装：链接：http://pan.baidu.com/s/1skW5OKH 密码：ubqc

SPSS教程：分层卡方检验(各层的OR值如何计算？咋报告结果？)：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2OTQyMzc5MA%3D%3D&idx=1&mid=2247488905&sn=b6f0fb97d0d8ab210707e8055dbd4eaa

matlab基本语法和运算基础：http://blog.youkuaiyun.com/mangobar/article/details/56281337

MATLAB中Excel文件的读写：http://blog.youkuaiyun.com/guanmaoning/article/details/55518364

matlab归一化和反归一化函数——mapminmax ：http://blog.youkuaiyun.com/xiaopihaierlet

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第一章 人工神经网络………………………………………………… 3 §1.1人工神经网络简介………………………………………………………… 3 1．1 人工神经网络的起源 …………………………………………………… 3 1．2 人工神经网络的特点及应用 …………………………………………… 3 §1.2人工神经网络的结构………………………………………………… 4 2．1 神经元及其特性………………………………………………………… 5 2．2 神经网络的基本类型 ……………………………………………… 6 2.2.1 人工神经网络的基本特性…………………………………… 6 2.2.2 人工神经网络的基本结构…………………………………… 6 2.2.3 人工神经网络的主要学习算法……………………………… 7 §1.3人工神经网络的典型模型 ………………………………………………7 3．1 Hopfield网络………………………………………………………… 7 3．2 反向传播(BP)网络…………………………………………………… 8 3．3 Kohonen网络………………………………………………………… 8 3．4 自适应共振理论(ART)…………………………………………………… 9 3．5 学习矢量量化（LVQ）网络………………………………………… 11 §1.4多层前馈神经网络（ＢＰ）模型………………………………………… 12 4．1 BP网络模型特点 …………………………………………………… 12 4．2 BP网络学习算法……………………………………………………… 13 4.2.1信息的正向传递……………………………………………… 13 4.2.2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播……………… 14 4．3 网络的训练过程……………………………………………………… 15 4．4 BP算法的改进……………………………………………………… 15 4.4.1附加动量法……………………………………………………… 15 4.4.2自适应学习速率………………………………………………… 16 4.4.3动量-自适应学习速率调整算法……………………………… 17 4．5 网络的设计……………………………………………………………… 17 4.5.1网络的层数………………………………………………… 17 4.5.2隐含层的神经元数…………………………………………… 17 4.5.3初始权值的选取……………………………………………… 17 4.5.4学习速率………………………………………………………… 17 §1.5软件的实现……………………………………………………………… 18 第二章 遗传算法………………………………………………………19 §2.1遗传算法简介………………………………………………………………19 §2.2遗传算法的特点………………………………………………………… 19 §2.3遗传算法的操作程序………………………………………………………20 §2.4遗传算法的设计……………………………………………………………20 第三章 基于神经网络的水布垭面板堆石坝变形控制与预测 §3.1概述…………………………………………………………………………23 §3.2样本的选取……………………………………………………………… 24 §3.3神经网络结构的确定………………………………………………………25 §3.4样本的预处理与网络的训练…………………………………………… 25 4．1 样本的预处理……………………………………………………… 25 4．2 网络的训练 …………………………………………………… 26 §3.5水布垭面板堆石坝垂直压缩模量的控制与变形的预测…………………30 5．1 面板堆石坝堆石体垂直压缩模量的控制……………………………30 5．2 水布垭面板堆石坝变形的预测…………………………………… 35 5．3 BP网络与COPEL公司及国内的经验公式的预测结果比较… 35 §3.6结论与建议……………………………………………………………… 38 第四章 BP网络与遗传算法在面板堆石坝设计参数控制中的应用 §4.1 概述………………………………………………………………………39 §4.2遗传算法的程序设计与计算………………………………………………39 §4.3结论与建议…………………………………………………………………40 参考文献…………………………………………………………………………41
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