基于MATLAB完成的神经网络源程序 大家

这是一个银行模拟系统，对当今的银行进行模拟，它可以反映出银行的实际情况，非常有用哦，下来看看。-This is a simulation system banks, the Bank of today"s simulation, it can reflect the bank"s actual situation, a very useful Oh, look down.

本人用matlab内部函数编写的BP神经网络算法实现，采用目前最先进和流行的LV算法，速度很快，效果很好-I use the internal function matlab prepared BP neural network algorithm, using the most advanced and popular LV algorithm, fast, good effect

一本关于智能控制系统的好书，里面包括了模糊逻辑、专家系统、神经网络控制等内容，不仅理论叙述翔实，还有大量的实际程序附录，值得大家学习。-an intelligent control system on the books, including the inside of fuzzy logic, expert system, neural network and control content, not only informative narrative theory, there is a lot of practical procedures appendix, it is worth study.

蚁群算法的实现，使用一个例子验证蚁群算法的有效性。-ant algorithm implementation, use an example to verify the validity of ant colony algorithm.

实现了一个简单的花朵进化的模拟过程。 花朵的种群数量是10，共进化了50代。 -The realization of a simple simulation of the evolution of flowers. Flower populations is 10, a total of 50 on behalf of evolution.

c语言的神经网络源程序-c language source neural network

Fisher判别，用于模式识别的Fisher线性判别-Fisher Discriminant for pattern recognition Fisher Linear Discriminant

MATLAb语言的遗传算法工具箱，比较全。-MATLAb language of genetic algorithm toolbox, the entire comparison.

神经网络的开发包，采用c++编写的，使网络资源，大家共享-neural network development kits, prepared by the use of c, network resources and share

10。《用于最优化的计算智能》，Nirwan Ansali，Edwin Hou着，李军，边肇棋译 清华大学出版社 1999年第一版 本书从讨论组合优化中的基本问题――NP问题入手，系统地讲述了近年来所发展起来的智能最优化的各种技术和方法，其中包括启发式搜索、Hopfield神经网络、模拟退火和随机机、均场退火以及遗传算法等；并在此基础上，通过一些典型的应用问题，如旅行商问题、模式识别中的点模式匹配问题、通信和任务调度等问题进一步阐明以上一些基本方法怎样用来解决这些原来具有NP性质的困难问题。本书是作者在美国新泽西州理工学院多年讲授有关课程的基础上写成的。全书深入浅出，理论联系实际。为帮助学生掌握基本概念，提高学习能动性，各章编写了习题。本书可作为通信、计算机、控制各专业的高年级学生和研究生学习有关课程的教材。它对于广大科研工作者也是一本很有实际价值的参考书。 -10. "Optimal for Computational Intelligence," Nirwan Ansali, with Edwin Hou, Li Jun, Pin Zhaoxing chess translation Tsinghua University Press in 1999 the first book version of combinatorial optimization from the discussion of basic questions-- NP problem start, the system described in recent years to develop the intelligent optimization of the technology and methods, These include heuristic search, Hopfield networks, simulated annealing and random machine, mean field annealing and genetic algorithms; and on this basis and through some typical applications, such as the traveling salesman probl