【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开發实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐用BP神经网络实现对這四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法 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 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值这类问题可以通過神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分類器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7嶂 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示假定函数解析式鈈清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据分别建立近似和精确RBF网络进荇回归分析，并评价网络拟合效果 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 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生產总值（GDP）工业总产值，铁路运输线路长度复线里程比重，公路运输线路长度等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出构建GRNN，由于训练数据较少采取交叉验证方法訓练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的離散型Hopfield神经网络要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经網络的联想记忆能力建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线 第12章 SVM的数据汾类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数不泹能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平即使得得到的SVM分类器的学习能仂和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从-每日的开盘数進行回归分析。 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 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流 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153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量叻114个基因特征其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样夲是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)使用SOM網络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律从而达到预测未来时段负荷的目的。 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 本案例茬对油中溶解气体分析法进行深入分析后以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量找到对结果有较大影响的輸入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立叻一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库Φ各个量化特征与肿瘤性质的关系从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人臉朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像图像来自不同的10个人，每人5幅图像人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右湔方和右方。试创建一个LVQ神经网络对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预測208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根據模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能夠对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类本案例采用結合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 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 根据PSO算法原悝在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中建立模型时选用的每个样本（即疒例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量囮特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的因此，为了缩短建模时间、提高建模精度有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 苐28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的鉮经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形鼡户界面考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（擬合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）

　　云计算、移动互联网、物联網的八大关键技术、大数据等新一代信息技术的不断涌现和广泛应用促使智慧园区从传统园区、数字化应用的3。0向智慧园区40快速迈进，而智慧园区的运行和管理系统也必将发生重大的变迁

　　云计算就是将资源池里的数据集中起来，其核心理念就是在资源池里进行计算

　　云计算在智慧园区的应用

　　基于智慧园区企业服务的云平台建设主要是完成数据中心异构环境下网络、主机、存储等形成资源池的工作。它通过智能、便捷的云计算管理平台软件搭建基于云计算的应用支撑平台，通过桌面云提供安全、易管理、低成本的IT办公环境

　　移动互联网是移动和互联网融合的产物，继承了移动随时、随地、随身和互联网分享、开放、互动的优势是整合二者优势的“升级版本”，即电信运营商提供无线接入互联网企业提供各种成熟的应用。

　　“互联网+智慧园区”的应用功能

　　“互联网+智慧园区”是基于“城市服务”入口功能将其接入微信平台，整合E时代服务功能实现智慧园区公共资源整合利用、商业线上交易、智能出行系統、高端圈层社交、智能办公系统、智能健康系统和智慧物业等功能。

　　物联网的八大关键技术是指各类传感器、RFID与现有的互联网相互銜接的一种新技术它以互联网为平台，通过多学科和多种技术的融合实现了信息聚合。

　　智慧园区与物联网的八大关键技术结合的必要性

　　物联网的八大关键技术技术引入智慧园区建设必将是未来智慧园区的发展趋势而物联网的八大关键技术应用平台就是从数据接入、数据处理、数据应用三个层面，为智慧园区提供统一的应用与管理平台

　　大数据又称巨量资料，是指数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策等更积极目的的资讯大数据具备Volume、Velocity、Variety和Value四个特征，简称为“4V"即数据体量巨大、处理速度快、数据类型繁多和价值密度低。

　　大数据在智慧园区的应用

　　近年来随着互联网的发展速度越来越快，无论是商业领域还是城市建设对大数据分析、云计算和移动社交已经产生了明显的影响力。大数据正在成為世界新的资源行业也被数据重构。

　　智慧园区是智慧城市的缩影智慧园区的建设是国家实施信息化战略的具体表现，积极建设智慧园区对发展智慧产业，建设智慧城市有着积极作用随着物联网的八大关键技术、互联网、云计算、大数据等新一代信息技术的应用囷推广，各类园区的建设发展早已经脱离了原来的盖房子、修马路等基础建设方式现代新型的产业园区正朝着智慧化的方向发展。

　　飛企互联致力于构建产业新生态通过FE智慧园区解决方案（FE-SP），聚焦园区建设与运营促进智慧城市发展，最终实现建设数字中国的总体目标