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MATLAB神经网络43个案例分析 ... 变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章 ...
聚类算法开题报告ppt 基于c++语言的聚类算法实现，1.k-means聚类算法 2.层次聚类算法 3.SOM聚类算法 4.FCM聚类算法
数据挖掘算法原理与实现（第2版）.王振武(带详细书签).pdf ... 算法源程序分析 175 9.5K中心点聚类算法的特点及应用 183 9.5.1K中心点聚类算法的特点 183 9.5.2K中心点聚类算法的应用 183 9.6小结 183 第10章神经网络聚类方法： SOM 184 10.1简介 184 10.2竞争学习算法基础 184 10.2.1自组织神经网络结构 184 10.2.2自组织神经网络的原理 185 10.3SOM算法原理 187 10.3.1SOM网络的拓扑结构 187 10.3.2SOM权值调整 ...
MATLAB神经网络43个案例分析该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
MATLAB 神经网络43个案例分析内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，本书还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
创龙基于TI AM5728开发板硬件资料 TL5728-EasyEVM是一款广州创龙基于 TI AM5728（浮点双 DSP C66 x +双 ARMCortex-A15）SOM-TL5728 核心板设计的开发板，它为用户提供了 SOM-TL5728 核心板的测试平台，用于快速评估 SOM-TL5728 核心板的整体性能。底板采用沉金无铅工艺的 4 层板设计，为客户提供丰富的AM5728 入门教程，协助客户进行底板 ...
创龙AM5728开发板硬件资料（TL5728-IDK） TL5728-IDK是一款广州创龙基于SOM-TL5728核心板设计的开发板，底板采用沉金无铅工艺的4层板设计，它为用户提供了SOM-TL5728核心板的测试平台，用于快速评估SOM-TL5728核心板的整体性能。不仅提供丰富的AM5728入门教程和Demo程序，还提供DSP+ARM多核通信开发教程，全面的技术支持，协助用户进行底板设计和调试以及DSP+ARM软件开发。
MATLAB神经网络30个案例分析（全书+源代码） ... ，作者每天在线，有问必答。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传 ... 回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于 ...
MATLAB神经网络30个案例分析书本+源程序 ... 自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
MATLAB 神经网络《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。

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