模式識別工具箱

㈠ matlabBP神經網路工具箱，可以調整隱含層節點數嘛

Matlab神經網路工具箱幾乎包含了現有神經網路的最新成果，神經網路工具箱模型包括感知回器、線性網路、答BP網路、徑向基函數網路、競爭型神經網路、自組織網路和學習向量量化網路、反饋網路BP神經網路具有很強的映射能力，主要用於模式識別分類、函數逼近、函數壓縮等。下面通過實例來說明BP網路在函數逼近方面的應用需要逼近的函數是f(x)=1+sin(k*pi/2*x),其中，選擇k=2進行模擬，設置隱藏層神經元數目為n,n可以改變，便於後面觀察隱藏層節點與函數逼近能力的關系。

㈡ matlab模式識別工具箱怎樣導入數據

不好意思我就不會

㈢ 碩士研究生專業是圖像識別，模式識別方向的，剛剛入門，要學習哪些知識呢~請高手指點~

你好：
我覺得做圖像的，最基本你對圖像處理應該有一定的認識，圖像處理（包括圖像平滑去噪，圖像銳化，圖像分割，以及圖像變換）等知識應該是模式識別的基礎，這個我推薦你看岡薩雷斯的圖像處理這本書，對於模式識別，迪達寫的《模式分類》這本書比較權威，我覺得模式識別領域還是有很多東西可以挖掘的，畢竟他不像經典物理學那樣有著固定完善的理論套路，很多書上的理論都是有自己的缺點有待改進的，你先學好書本上介紹的基本理論（如貝葉斯決策論，參數和非參數估計等等）學好了這些再去研究這些理論存在的問題。還有就是數學基礎了，於模式識別相關的數學基礎應該有：高等數學，線性代數，概率論，隨機過程，最優化方法等等。你有數學基礎，學這些應該不困難。
希望對你有用！

㈣ 本人新手，在做BP神經網路的時候遇到了一個問題

150張圖取些有效的特徵出來用統計學方法算協方差什麼的分類.225*225*3的神經網路沒有10萬張以上的圖根本訓練不出效果.你的神經網路有225*225*3加上閥值的權數自由度太大,自然用哪類圖訓練就變成適應哪類圖的樣子.假如是為了完成作業,可壓縮圖像用,20*20*3以內甚至更小的網路建模.還有在訓練時dw乘以一個小參數,輪流多次用同樣的數據訓練,並不是每次訓練減小的誤差越小越好.(除非用full batch方法)重復多次才能達到最好效果.

㈤ 急~！尋找MATLAB 模式識別 PR工具箱的使用教程

直接來解壓到matlab文件夾下源，然後add to path=>selected folder and subfolder, 就可以運行了.

PRTools就是一系列方程的集合，主要是用在處理data上，教材只有英文原版說明書那一個。
具體哪一個不知道怎麼用在command window里輸入"help"就會看到怎麼用了。
如果是不知道要用哪一個的話，你可以告訴我你要做什麼，看看我是不是可以告訴你用哪些方程。

這里有很詳細的講解
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/28302-svm-demo
你也可以直接下載Demo_Code，可以直接用的

㈥ libsvm工具箱和lssvm工具箱有什麼區別

1、這兩個意義完全不一樣，lssvm是最小二乘支持向量機，是一種演算法 libsvm是一個支持版向量機的工具集合，權一個庫；
2、LIBSVM是台灣大學林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等開發設計的一個簡單、易於使用和快速有效的SVM模式識別與回歸的軟體包，不但提供了編譯好的可在Windows系列系統的執行文件，還提供了源代碼，方便改進、修改以及在其它操作系統上應用；
3、而LSSVM是支持向量機演算法的一種改進版本——即最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machine）。

㈦ MATLAB神經網路的目錄

第1章 BP神經網路的數據分類——語音特徵信號分類1
本案例選取了民歌、古箏、搖滾和流行四類不同音樂，用BP神經網路實現對這四類音樂的有效分類。
第2章 BP神經網路的非線性系統建模——非線性函數擬合11
本章擬合的非線性函數為y=x21+x22。
第3章 遺傳演算法優化BP神經網路——非線性函數擬合21
根據遺傳演算法和BP神經網路理論，在MATLAB軟體中編程實現基於遺傳演算法優化的BP神經網路非線性系統擬合演算法。
第4章 神經網路遺傳演算法函數極值尋優——非線性函數極值尋優36
對於未知的非線性函數，僅通過函數的輸入輸出數據難以准確尋找函數極值。這類問題可以通過神經網路結合遺傳演算法求解，利用神經網路的非線性擬合能力和遺傳演算法的非線性尋優能力尋找函數極值。
第5章 基於BP_Adaboost的強分類器設計——公司財務預警建模45
BP_Adaboost模型即把BP神經網路作為弱分類器，反復訓練BP神經網路預測樣本輸出，通過Adaboost演算法得到多個BP神經網路弱分類器組成的強分類器。
第6章 PID神經元網路解耦控制演算法——多變數系統控制54
根據PID神經元網路控制器原理，在MATLAB中編程實現PID神經元網路控制多變數耦合系統。
第7章 RBF網路的回歸——非線性函數回歸的實現65
本例用RBF網路擬合未知函數，預先設定一個非線性函數，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函數解析式不清楚的情況下，隨機產生x1,x2和由這兩個變數按上式得出的y。將x1,x2作為RBF網路的輸入數據，將y作為RBF網路的輸出數據，分別建立近似和精確RBF網路進行回歸分析，並評價網路擬合效果。
第8章 GRNN的數據預測——基於廣義回歸神經網路的貨運量預測73
根據貨運量影響因素的分析，分別取國內生產總值（GDP），工業總產值，鐵路運輸線路長度，復線里程比重，公路運輸線路長度，等級公路比重，鐵路貨車數量和民用載貨汽車數量8項指標因素作為網路輸入，以貨運總量，鐵路貨運量和公路貨運量3項指標因素作為網路輸出，構建GRNN，由於訓練數據較少，採取交叉驗證方法訓練GRNN神經網路，並用循環找出最佳的SPREAD。
第9章 離散Hopfield神經網路的聯想記憶——數字識別81
根據Hopfield神經網路相關知識，設計一個具有聯想記憶功能的離散型Hopfield神經網路。要求該網路可以正確地識別0~9這10個數字，當數字被一定的雜訊干擾後，仍具有較好的識別效果。
第10章 離散Hopfield神經網路的分類——高校科研能力評價90
某機構對20所高校的科研能力進行了調研和評價，試根據調研結果中較為重要的11個評價指標的數據，並結合離散Hopfield神經網路的聯想記憶能力，建立離散Hopfield高校科研能力評價模型。
第11章 連續Hopfield神經網路的優化——旅行商問題優化計算100
現對於一個城市數量為10的TSP問題，要求設計一個可以對其進行組合優化的連續型Hopfield神經網路模型，利用該模型可以快速地找到最優（或近似最優）的一條路線。
第12章 SVM的數據分類預測——義大利葡萄酒種類識別112
將這178個樣本的50%做為訓練集,另50%做為測試集,用訓練集對SVM進行訓練可以得到分類模型,再用得到的模型對測試集進行類別標簽預測。
第13章 SVM的參數優化——如何更好的提升分類器的性能122
本章要解決的問題就是僅僅利用訓練集找到分類的最佳參數，不但能夠高准確率的預測訓練集而且要合理的預測測試集，使得測試集的分類准確率也維持在一個較高水平，即使得得到的SVM分類器的學習能力和推廣能力保持一個平衡，避免過學習和欠學習狀況發生。
第14章 SVM的回歸預測分析——上證指數開盤指數預測133
對上證指數從1990.12.20-2009.08.19每日的開盤數進行回歸分析。
第15章 SVM的信息粒化時序回歸預測——上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測141
在這個案例裡面我們將利用SVM對進行模糊信息粒化後的上證每日的開盤指數進行變化趨勢和變化空間的預測。
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第16章 自組織競爭網路在模式分類中的應用——患者癌症發病預測153
本案例中給出了一個含有60個個體基因表達水平的樣本。每個樣本中測量了114個基因特徵，其中前20個樣本是癌症病人的基因表達水平的樣本(其中還可能有子類), 中間的20個樣本是正常人的基因表達信息樣本, 餘下的20個樣本是待檢測的樣本(未知它們是否正常)。以下將設法找出癌症與正常樣本在基因表達水平上的區別，建立競爭網路模型去預測待檢測樣本是癌症還是正常樣本。
第17章SOM神經網路的數據分類——柴油機故障診斷159
本案例中給出了一個含有8個故障樣本的數據集。每個故障樣本中有8個特徵，分別是前面提及過的：最大壓力(P1)、次最大壓力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿寬度(P4)、波形寬度(P5)、最大餘波的寬度(P6)、波形的面積(P7)、起噴壓力(P8)，使用SOM網路進行故障診斷。
第18章Elman神經網路的數據預測——電力負荷預測模型研究170
根據負荷的歷史數據，選定反饋神經網路的輸入、輸出節點，來反映電力系統負荷運行的內在規律，從而達到預測未來時段負荷的目的。
第19章 概率神經網路的分類預測——基於PNN的變壓器故障診斷176
本案例在對油中溶解氣體分析法進行深入分析後，以改良三比值法為基礎，建立基於概率神經網路的故障診斷模型。
第20章 神經網路變數篩選——基於BP的神經網路變數篩選183
本例將結合BP神經網路應用平均影響值（MIV，Mean Impact Value）方法來說明如何使用神經網路來篩選變數，找到對結果有較大影響的輸入項，繼而實現使用神經網路進行變數篩選。
第21章 LVQ神經網路的分類——乳腺腫瘤診斷188
威斯康星大學醫學院經過多年的收集和整理，建立了一個乳腺腫瘤病灶組織的細胞核顯微圖像資料庫。資料庫中包含了細胞核圖像的10個量化特徵（細胞核半徑、質地、周長、面積、光滑性、緊密度、凹陷度、凹陷點數、對稱度、斷裂度），這些特徵與腫瘤的性質有密切的關系。因此，需要建立一個確定的模型來描述資料庫中各個量化特徵與腫瘤性質的關系，從而可以根據細胞核顯微圖像的量化特徵診斷乳腺腫瘤是良性還是惡性。
第22章 LVQ神經網路的預測——人臉朝向識別198
現採集到一組人臉朝向不同角度時的圖像，圖像來自不同的10個人，每人5幅圖像，人臉的朝向分別為：左方、左前方、前方、右前方和右方。試創建一個LVQ神經網路，對任意給出的人臉圖像進行朝向預測和識別。
第23章 小波神經網路的時間序列預測——短時交通流量預測208
根據小波神經網路原理在MATLAB環境中編程實現基於小波神經網路的短時交通流量預測。
第24章 模糊神經網路的預測演算法——嘉陵江水質評價218
根據模糊神經網路原理，在MATLAB中編程實現基於模糊神經網路的水質評價演算法。
第25章 廣義神經網路的聚類演算法——網路入侵聚類229
模糊聚類雖然能夠對數據聚類挖掘，但是由於網路入侵特徵數據維數較多，不同入侵類別間的數據差別較小，不少入侵模式不能被准確分類。本案例採用結合模糊聚類和廣義神經網路回歸的聚類演算法對入侵數據進行分類。
第26章 粒子群優化演算法的尋優演算法——非線性函數極值尋優236
根據PSO演算法原理，在MATLAB中編程實現基於PSO演算法的函數極值尋優演算法。
第27章 遺傳演算法優化計算——建模自變數降維243
在第21章中，建立模型時選用的每個樣本（即病例）數據包括10個量化特徵（細胞核半徑、質地、周長、面積、光滑性、緊密度、凹陷度、凹陷點數、對稱度、斷裂度）的平均值、10個量化特徵的標准差和10個量化特徵的最壞值（各特徵的3個最大數據的平均值）共30個數據。明顯，這30個輸入自變數相互之間存在一定的關系，並非相互獨立的，因此，為了縮短建模時間、提高建模精度，有必要將30個輸入自變數中起主要影響因素的自變數篩選出來參與最終的建模。
第28章 基於灰色神經網路的預測演算法研究——訂單需求預測258
根據灰色神經網路原理，在MATLAB中編程實現基於灰色神經網路的訂單需求預測。
第29章 基於Kohonen網路的聚類演算法——網路入侵聚類268
根據Kohonen網路原理，在MATLAB軟體中編程實現基於Kohonen網路的網路入侵分類演算法。
第30章 神經網路GUI的實現——基於GUI的神經網路擬合、模式識別、聚類277
為了便於使用MATLAB編程的新用戶，快速地利用神經網路解決實際問題，MATLAB提供了一個基於神經網路工具箱的圖形用戶界面。考慮到圖形用戶界面帶來的方便和神經網路在數據擬合、模式識別、聚類各個領域的應用，MATLAB R2009a提供了三種神經網路擬合工具箱（擬合工具箱/模式識別工具箱/聚類工具箱）。

㈧ 為什麼Matlab神經網路裡面會有聚類分析，模式識別，還有fitting tools，神經網路和聚類、模式有區別嗎

我的理解是 神經網路可以 用於預測，模式識別，聚類，fitting tools是MATLAB自帶工具箱
模式識別與分類 都是基於原始數據通過學習訓練網路 來預測新的數據源，通過預測結果來確定屬於哪一類。
真正的聚類分析是給定初始點迭代通過計算類間距離確定屬於哪一類，譜系聚類和kmeans聚類。
而神經網路傾向於 有監督學習，已經給定樣本數據及所屬類別輸出為（0,1），（1,0），根據樣本數據進行訓練學習，再對新的數據進行計算輸出，通過輸出判斷類別。

㈨ 大數據分析軟體有哪些

大數據分析軟體的話，有很多。國內：smartbi，帆軟；國外:power-bi，tableau等等，給題主稍微簡單介紹一下吧。
帆軟FineBI：在國內口碑和發展還不錯，通過傻瓜式操作，用戶只需在dashboard中簡單拖拽操作，便能製作出豐富多樣的數據可視化信息，進行數據鑽取，聯動和過濾等操作，自由分析數據。數據分析功能全面實用，但中規中矩，沒有那麼多突出亮點。
tableau：定位是一款數據可視化工具，可視化功能很請打，對計算機的硬體要求較高，部署較復雜，目前移動端只支持IOS系統，操作簡單，用戶只需要簡單配置，拖拖拽拽就可以做出數據分析，但是數據抓取功能很弱，數據處理能力差，需要事先准備好數據，所以可以認為是面向數據分析師的前端工具。

㈩ 可以給我模式識別的RBF神經網路的matlab程序嗎，謝謝，謝謝了

matlab有現成的RBF神經網路的工具箱函數，直接調用就可以了。

可以參考網頁鏈接