HeuristicAlgorithm(补分启发式算法，包括神经网络、模拟退火、遗传算法)MATLAB代码.rar

└── 040HeuristicAlgorithm（补分启发式算法，包括神经网络、模拟退火、遗传算法）
├── 模拟退火算法
│ ├── 10_cities_TSP
│ │ ├── distance.m
│ │ ├── main.m
│ │ ├── myplot.m
│ │ ├── pathfare.m
│ │ └── swap.m
│ ├── TSP(SA)
│ │ ├── Final Solution.pdf
│ │ ├── README.txt
│ │ ├── china.mat
│ │ ├── distancematrix.m
│ │ ├── fpdfprinter.m
│ │ ├── license.txt
│ │ ├── main.m
│ │ ├── perturb.m
│ │ ├── plotcities.m
│ │ ├── plotroute.m
│ │ └── totaldistance.m
│ ├── example_1.txt
│ └── simulated_annealing.m
├── 神经网络算法
│ └── MATLAB神经网络30个案例分析
│ ├── [教材]MATLAB神经网络30个案例分析.pdf
│ ├── 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
│ │ ├── BP.m
│ │ ├── BPDLX.m
│ │ ├── data1.mat
│ │ ├── data2.mat
│ │ ├── data3.mat
│ │ └── data4.mat
│ ├── 案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价
│ │ ├── chapter10.m
│ │ ├── class.mat
│ │ ├── sim.mat
│ │ ├── stdlib.m
│ │ └── test.m
│ ├── 案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算
│ │ ├── city_location.mat
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│ ├── 案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别
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│ ├── 案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能
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│ ├── 案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测
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│ ├── 案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测
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│ │ └── original.tif
│ ├── 案例16 单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测
│ │ ├── chapter16.m
│ │ ├── gene.mat
│ │ └── gene.txt
│ ├── 案例17 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断
│ │ ├── addon.m
│ │ ├── chapter17.m
│ │ ├── p.mat
│ │ └── 运行说明.txt
│ ├── 案例18 Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究
│ │ ├── chapter18.m
│ │ └── data.mat
│ ├── 案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断
│ │ ├── chapter19.m
│ │ └── data.mat
│ ├── 案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
│ │ ├── BP.m
│ │ ├── BP_Hidden.m
│ │ └── data.mat
│ ├── 案例20 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选
│ │ └── chapter20.m
│ ├── 案例21 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断
│ │ ├── chapter21_bp.m
│ │ ├── chapter21_lvq.m
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│ │ └── data.mat
│ ├── 案例22 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别
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│ │ ├── chapter22_bp.m
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│ │ ├── chapter_svm.m
│ │ ├── crossvalind_lvq.m
│ │ ├── feature_extraction.m
│ │ ├── lvq1_train.m
│ │ ├── lvq2_train.m
│ │ ├── lvq_predict.m
│ │ └── test.m
│ ├── 案例23 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测
│ │ ├── d_mymorlet.m
│ │ ├── mymorlet.m
│ │ ├── traffic_flux.mat
│ │ └── wavenn.m
│ ├── 案例24 模糊神经网络的预测算法-嘉陵江水质评价
│ │ ├── FuzzyNet.m
│ │ ├── data1.mat
│ │ └── data2.mat
│ ├── 案例25 广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类
│ │ ├── FCMGRNN.m
│ │ └── netattack.mat
│ ├── 案例26 粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优
│ │ ├── PSO.m
│ │ ├── PSOMutation.m
│ │ └── fun.m
│ ├── 案例27 遗传算法的优化计算——建模自变量降维
│ │ ├── data.mat
│ │ ├── de_code.m
│ │ ├── fitness.m
│ │ ├── gabpEval.m
│ │ ├── gadecod.m
│ │ └── main.m
│ ├── 案例28 灰色神经网络的预测算法—订单需求预测
│ │ ├── Greynet.m
│ │ └── data.mat
│ ├── 案例29 kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类
│ │ ├── Kohonen.m
│ │ ├── SKohonen.m
│ │ └── data.mat
│ ├── 案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合
│ │ ├── BP.m
│ │ ├── Code.m
│ │ ├── Cross.m
│ │ ├── Decode.m
│ │ ├── Genetic.m
│ │ ├── Mutation.m
│ │ ├── Select.m
│ │ ├── data.mat
│ │ ├── fun.m
│ │ └── test.m
│ ├── 案例30 神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合
│ │ └── 案例30 神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合.txt
│ ├── 案例4 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值
│ │ ├── BP.m
│ │ ├── Code.m
│ │ ├── Cross.m
│ │ ├── Genetic.m
│ │ ├── Mutation.m
│ │ ├── Select.m
│ │ ├── data.m
│ │ ├── data.mat
│ │ ├── fun.m
│ │ ├── net.mat
│ │ ├── test.asv
│ │ └── test.m
│ ├── 案例5 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模
│ │ ├── Bp_Ada_Fore.m
│ │ ├── Bp_Ada_Sort.m
│ │ ├── data.mat
│ │ └── data1.mat
│ ├── 案例6 PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制
│ │ ├── MPID.m
│ │ ├── MPIDCS.m
│ │ ├── MPIDDLX.m
│ │ ├── draw.m
│ │ ├── fun.m
│ │ └── pso.m
│ ├── 案例7 RBF网络的回归-非线性函数回归的实现
│ │ ├── chapter7_1.m
│ │ ├── chapter7_2.m
│ │ └── 运行提示.txt
│ ├── 案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测
│ │ ├── best.mat
│ │ ├── chapter8.1.m
│ │ ├── chapter8.2.asv
│ │ ├── chapter8.2.m
│ │ ├── data.mat
│ │ └── 运行提示.txt
│ └── 案例9 离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别
│ ├── chapter9.m
│ ├── data0.mat
│ ├── data1.mat
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│ ├── data2_noisy.mat
│ ├── data3.mat
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│ ├── data6.mat
│ ├── data7.mat
│ ├── data8.mat
│ ├── data9.mat
│ └── waiji.m
└── 遗传算法
├── TSP(GA)
│ ├── Final Solution.pdf
│ ├── README.txt
│ ├── china.mat
│ ├── crossover.m
│ ├── distancematrix.m
│ ├── fpdfprinter.m
│ ├── main.m
│ ├── mutation.m
│ ├── plotcities.m
│ ├── plotroute.m
│ ├── select.m
│ └── totaldistance.m
├── example_1.txt
├── genetic_algorithms.m
├── 求解函数最小值
│ ├── f.m
│ └── find_function_min.m
└── 遗传算法求解函数优化问题
├── cro.m
├── ft.m
├── ga.m
├── init.mat
├── main.m
├── mut.m
├── n2to10.m
├── objf.m
├── pro.m
└── sel.m

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