基因算法在神经网络中的应用

MATLAB神经网络的原理和实例详解及其配套源码。

设计分析中，BP神经网络因输入向量包含15个元素，导致网络输入层神经元数量为15个。隐含层选择一层，神经元设为31个，输出向量包含12个元素，输出层神经元设为12个。隐层和输出层的转换函数分别为双曲正切函数（tansig）和对数函数（logsig），以确保BP网络输出在[0,1]之间。

本科毕业设计涉及bp神经网络在印刷汉字识别方面的研究。

本资源是关于神经网络与遗传算法在非线性函数优化中的matlab仿真研究，探讨了它们在函数极值寻优中的应用。主要包括BP神经网络的训练拟合和遗传算法的极值寻优过程。

随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，大规模数据库和数据仓库的建立，人们开始面对“数据丰富，但信息贫乏”的挑战。数据挖掘技术从海量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则，这些规则揭示了数据库中一组对象之间的特定关系，为经营决策、金融预测等提供依据。专注于神经网络算法在数据挖掘中的应用问题，这种算法具有高准确率和强大的抗噪声能力。SQL Server 2005提供了一种简单的方式来应用神经网络算法，适用于SQL Management Studio、BI Dev Studio等环境，用于创建神经网络挖掘模型。

这个程序集成了神经网络、模拟退火和遗传算法在Matlab环境中的实现。文件包含可运行的代码和数据。随着技术的发展，这些算法在科学研究和工程应用中扮演着重要角色。

SOFM神经网络基础算法 将介绍自组织映射（SOFM）神经网络的基本算法。SOFM是一种无监督学习算法，用于数据可视化和降维。它利用竞争学习原理，将高维输入数据映射到低维输出空间中。将涵盖SOFM算法的步骤、权重更新规则和算法的应用。

菜鸟初次接触BP网络预测问题-Venice Lagoon数据1993.txt，请帮助检查程序，预测结果不理想，请求各位大侠指点，非常感谢！要求利用前23个数据预测第24个数据，共有200组数据。输入数据为23200，输出数据为1200。尽管测试数据相同，但预测结果却出现显著错误，请帮忙查明问题所在。详细的样本数据附在文中。

c语言实现了RBF神经网络对Mackey-Glass时间序列的预测。这种方法利用了RBF神经网络在处理非线性时间序列数据方面的优势。