《MATLAB 神经网络30个案例分析》所有源代码

《MATLAB 神经网络30个案例分析》一书所带的所有源代码，亲测可以运行。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。

%% 案例20:神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选
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% 			该案例作者申明：				1：本人长期驻扎在此板块里，对该案例提问，做到有问必答。	2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。						3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。							4：此案例为原创案例，转载请注明出处（Matlab中文论坛，《Matlab神经网络30个案例分析》）。							5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。							6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。					7：此书其他常见问题、预定方式等，请点击这里。	
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%% 清空环境变量
clc
clear
%% 产生输入 输出数据

% 设置步长
interval=0.01;

% 产生x1 x2
x1=-1.5:interval:1.5;
x2=-1.5:interval:1.5;

% 产生x3 x4（噪声）
x=rand（1301）;
x3=（x-0.5）*1.5*2;
x4=（x-0.5）*1.5*2;

% 按照函数先求得相应的函数值，作为网络的输出。
F =20+x1.^2-10*cos（2*pi*x1）+x2.^2-10*cos（2*pi*x2）;

%设置网络输入输出值
p=[x1;x2;x3;x4];
t=F;


%% 变量筛选 MIV算法的初步实现（增加或者减少自变量）

p=p‘;
[mn]=size（p）;
yy_temp=p;

% p_increase为增加10%的矩阵 p_decrease为减少10%的矩阵
for i=1:n
    p=yy_temp;
    pX=p（:i）;
    pa=pX*1.1;
    p（:i）=pa;
    aa=[‘p_increase‘  int2str（i） ‘=p‘];
    eval（aa）;
end


for i=1:n
    p=yy_temp;
    pX=p（:i）;
    pa=pX*0.9;
    p（:i）=pa;
    aa=[‘p_decrease‘ int2str（i） ‘=p‘];
    eval（aa）;
end


%% 利用原始数据训练一个正确的神经网络
nntwarn off;

p=p‘;
% bp网络建立
net=newff（minmax（p）[81]{‘tansig‘‘purelin‘}‘traingdm‘）;
% 初始化bp网络
net=init（net）;
% 网络训练参数设置
net.trainParam.show=50;
net.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.mc=0.9;
net.trainParam.epochs=2000;

% bp网络训练
net=train（netpt）;


%% 变量筛选 MIV算法的后续实现（差值计算）

% 转置后sim

for i=1:n
    eval（[‘p_increase‘num2str（i）‘=transpose（p_increase‘num2str（i）‘）‘]）
end

for i=1:n
    eval（[‘p_decrease‘num2str（i）‘=transpose（p_decrease‘num2str（i）‘）‘]）
end


% result_in为增加10%后的输出 result_de为减少10%后的输出
for i=1:n
    eval（[‘result_in‘num2str（i）‘=sim（net‘‘p_increase‘num2str（i）‘）‘]）
end

for i=1:n
    eval（[‘result_de‘num2str（i）‘=sim（net‘‘p_decrease‘num2str（i）‘）‘]）
end

for i=1:n
    eval（[‘result_in‘num2str（i）‘=transpose（result_in‘num2str（i）‘）‘]）
end

for i=1:n
    eval（[‘result_de‘num2str（i）‘=transpose（result_de‘num2str（i）‘）‘]

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       48076  2011-09-23 16:28  案例2.rar
     文件      100738  2011-09-23 16:26  案例4.rar
     文件       60252  2011-09-23 16:30  案例5.rar
     文件       12649  2011-09-23 16:26  案例6.rar
     文件        3183  2011-09-23 16:30  案例7.rar
     文件        6877  2011-09-23 16:29  案例8.rar
     文件        5879  2011-09-23 16:28  案例9.rar
     文件        4832  2011-09-23 16:28  案例10.rar
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     文件      284336  2011-09-23 16:28  案例13.rar
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