模式识别工具箱

㈠ matlabBP神经网络工具箱，可以调整隐含层节点数嘛

Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果，神经网络工具箱模型包括感知回器、线性网络、答BP网络、径向基函数网络、竞争型神经网络、自组织网络和学习向量量化网络、反馈网络BP神经网络具有很强的映射能力，主要用于模式识别分类、函数逼近、函数压缩等。下面通过实例来说明BP网络在函数逼近方面的应用需要逼近的函数是f(x)=1+sin(k*pi/2*x),其中，选择k=2进行仿真，设置隐藏层神经元数目为n,n可以改变，便于后面观察隐藏层节点与函数逼近能力的关系。

㈡ matlab模式识别工具箱怎样导入数据

不好意思我就不会

㈢ 硕士研究生专业是图像识别，模式识别方向的，刚刚入门，要学习哪些知识呢~请高手指点~

你好：
我觉得做图像的，最基本你对图像处理应该有一定的认识，图像处理（包括图像平滑去噪，图像锐化，图像分割，以及图像变换）等知识应该是模式识别的基础，这个我推荐你看冈萨雷斯的图像处理这本书，对于模式识别，迪达写的《模式分类》这本书比较权威，我觉得模式识别领域还是有很多东西可以挖掘的，毕竟他不像经典物理学那样有着固定完善的理论套路，很多书上的理论都是有自己的缺点有待改进的，你先学好书本上介绍的基本理论（如贝叶斯决策论，参数和非参数估计等等）学好了这些再去研究这些理论存在的问题。还有就是数学基础了，于模式识别相关的数学基础应该有：高等数学，线性代数，概率论，随机过程，最优化方法等等。你有数学基础，学这些应该不困难。
希望对你有用！

㈣ 本人新手，在做BP神经网络的时候遇到了一个问题

150张图取些有效的特征出来用统计学方法算协方差什么的分类.225*225*3的神经网络没有10万张以上的图根本训练不出效果.你的神经网络有225*225*3加上阀值的权数自由度太大,自然用哪类图训练就变成适应哪类图的样子.假如是为了完成作业,可压缩图像用,20*20*3以内甚至更小的网络建模.还有在训练时dw乘以一个小参数,轮流多次用同样的数据训练,并不是每次训练减小的误差越小越好.(除非用full batch方法)重复多次才能达到最好效果.

㈤ 急~！寻找MATLAB 模式识别 PR工具箱的使用教程

直接来解压到matlab文件夹下源，然后add to path=>selected folder and subfolder, 就可以运行了.

PRTools就是一系列方程的集合，主要是用在处理data上，教材只有英文原版说明书那一个。
具体哪一个不知道怎么用在command window里输入"help"就会看到怎么用了。
如果是不知道要用哪一个的话，你可以告诉我你要做什么，看看我是不是可以告诉你用哪些方程。

这里有很详细的讲解
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/28302-svm-demo
你也可以直接下载Demo_Code，可以直接用的

㈥ libsvm工具箱和lssvm工具箱有什么区别

1、这两个意义完全不一样，lssvm是最小二乘支持向量机，是一种算法 libsvm是一个支持版向量机的工具集合，权一个库；
2、LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；
3、而LSSVM是支持向量机算法的一种改进版本——即最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine）。

㈦ MATLAB神经网络的目录

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神经网络实现对这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。这类问题可以通过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类器。
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章 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，假定函数解析式不清楚的情况下，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网络进行回归分析，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，分别取国内生产总值（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，采取交叉验证方法训练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离散型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神经网络的联想记忆能力，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的数据分类预测——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，不但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分类器的学习能力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1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
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。每个样本中测量了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个样本是待检测的样本(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网络进行故障诊断。
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
本案例在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输入项，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，建立了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中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——人脸朝向识别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、右前方和右方。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——短时交通流量预测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
根据模糊神经网络原理，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
模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，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。本案例采用结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算法原理，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（即病例）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个量化特征的标准差和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。
第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的神经网络拟合、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用户界面。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（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

㈧ 为什么Matlab神经网络里面会有聚类分析，模式识别，还有fitting tools，神经网络和聚类、模式有区别吗

我的理解是 神经网络可以 用于预测，模式识别，聚类，fitting tools是MATLAB自带工具箱
模式识别与分类 都是基于原始数据通过学习训练网络 来预测新的数据源，通过预测结果来确定属于哪一类。
真正的聚类分析是给定初始点迭代通过计算类间距离确定属于哪一类，谱系聚类和kmeans聚类。
而神经网络倾向于 有监督学习，已经给定样本数据及所属类别输出为（0,1），（1,0），根据样本数据进行训练学习，再对新的数据进行计算输出，通过输出判断类别。

㈨ 大数据分析软件有哪些

大数据分析软件的话，有很多。国内：smartbi，帆软；国外:power-bi，tableau等等，给题主稍微简单介绍一下吧。
帆软FineBI：在国内口碑和发展还不错，通过傻瓜式操作，用户只需在dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息，进行数据钻取，联动和过滤等操作，自由分析数据。数据分析功能全面实用，但中规中矩，没有那么多突出亮点。
tableau：定位是一款数据可视化工具，可视化功能很请打，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂，目前移动端只支持IOS系统，操作简单，用户只需要简单配置，拖拖拽拽就可以做出数据分析，但是数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要事先准备好数据，所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。

㈩ 可以给我模式识别的RBF神经网络的matlab程序吗，谢谢，谢谢了

matlab有现成的RBF神经网络的工具箱函数，直接调用就可以了。

可以参考网页链接