神經網路算力分析

『壹』 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。

『貳』 MATLAB神經網路30個案例分析 第一章的問題

把所有 * 變成 .*（點乘）

『叄』 如何進行神經網路控制系統的穩定性判別與分析

輸入級每一個節點輸入一個特徵的值(或向量，向量時要復雜一點)。 輸出級輸出的是分類的結果，即屬於哪一類。以二分類問題為例輸出端只有一個節點輸出0或1。 中間的結構在進行測試時不用關心。 不過這僅限於BP等比較簡單的神經網路。

『肆』 神經網路分析的樣本是不是要大於10

不是，比如簡單的的分幾個就可以了，問題越復雜類就需要的樣本就越多

『伍』 幫忙解釋一下什麼叫做「人工神經網路分析方法」，最好舉個運用的例子之類的

就是個黑匣子，原來黑匣子是空白的，我們用樣本數據訓練後，它就會記住數據規律，當輸入新的變數的時候，它就會按照訓練好的黑匣子進行數據輸出

『陸』 人工神經網路的分析方法

研究神經網路的非線性動力學性質，主要採用動力學系統理論、非線性規劃理論和統計理論，來分析神經網路的演化過程和吸引子的性質，探索神經網路的協同行為和集體計算功能，了解神經信息處理機制。為了探討神經網路在整體性和模糊性方面處理信息的可能，混沌理論的概念和方法將會發揮作用。混沌是一個相當難以精確定義的數學概念。一般而言，「混沌」是指由確定性方程描述的動力學系統中表現出的非確定性行為，或稱之為確定的隨機性。「確定性」是因為它由內在的原因而不是外來的雜訊或干擾所產生，而「隨機性」是指其不規則的、不能預測的行為，只可能用統計的方法描述。混沌動力學系統的主要特徵是其狀態對初始條件的靈敏依賴性，混沌反映其內在的隨機性。混沌理論是指描述具有混沌行為的非線性動力學系統的基本理論、概念、方法，它把動力學系統的復雜行為理解為其自身與其在同外界進行物質、能量和信息交換過程中內在的有結構的行為，而不是外來的和偶然的行為，混沌狀態是一種定態。混沌動力學系統的定態包括：靜止、平穩量、周期性、准同 期性和混沌解。混沌軌線是整體上穩定與局部不穩定相結合的結果，稱之為奇異吸引子。一個奇異吸引子有如下一些特徵：（1）奇異吸引子是一個吸引子，但它既不是不動點，也不是周期解；（2）奇異吸引子是不可分割的，即不能分為兩個以及兩個以上的吸引子；（3）它對初始值十分敏感，不同的初始值會導致極不相同的行為。

『柒』 人工神經網路的應用分析

經過幾十年的發展，神經網路理論在模式識別、自動控制、信號處理、輔助決策、人工智慧等眾多研究領域取得了廣泛的成功。下面介紹神經網路在一些領域中的應用現狀。 在處理許多問題中，信息來源既不完整，又包含假象，決策規則有時相互矛盾，有時無章可循，這給傳統的信息處理方式帶來了很大的困難，而神經網路卻能很好的處理這些問題，並給出合理的識別與判斷。
1.信息處理
現代信息處理要解決的問題是很復雜的，人工神經網路具有模仿或代替與人的思維有關的功能， 可以實現自動診斷、問題求解，解決傳統方法所不能或難以解決的問題。人工神經網路系統具有很高的容錯性、魯棒性及自組織性，即使連接線遭到很高程度的破壞， 它仍能處在優化工作狀態，這點在軍事系統電子設備中得到廣泛的應用。現有的智能信息系統有智能儀器、自動跟蹤監測儀器系統、自動控制制導系統、自動故障診斷和報警系統等。
2. 模式識別
模式識別是對表徵事物或現象的各種形式的信息進行處理和分析，來對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程。該技術以貝葉斯概率論和申農的資訊理論為理論基礎，對信息的處理過程更接近人類大腦的邏輯思維過程。現在有兩種基本的模式識別方法，即統計模式識別方法和結構模式識別方法。人工神經網路是模式識別中的常用方法，近年來發展起來的人工神經網路模式的識別方法逐漸取代傳統的模式識別方法。經過多年的研究和發展，模式識別已成為當前比較先進的技術，被廣泛應用到文字識別、語音識別、指紋識別、遙感圖像識別、人臉識別、手寫體字元的識別、工業故障檢測、精確制導等方面。 由於人體和疾病的復雜性、不可預測性，在生物信號與信息的表現形式上、變化規律（自身變化與醫學干預後變化）上，對其進行檢測與信號表達，獲取的數據及信息的分析、決策等諸多方面都存在非常復雜的非線性聯系，適合人工神經網路的應用。目前的研究幾乎涉及從基礎醫學到臨床醫學的各個方面，主要應用在生物信號的檢測與自動分析，醫學專家系統等。
1. 生物信號的檢測與分析
大部分醫學檢測設備都是以連續波形的方式輸出數據的，這些波形是診斷的依據。人工神經網路是由大量的簡單處理單元連接而成的自適應動力學系統， 具有巨量並行性，分布式存貯，自適應學習的自組織等功能，可以用它來解決生物醫學信號分析處理中常規法難以解決或無法解決的問題。神經網路在生物醫學信號檢測與處理中的應用主要集中在對腦電信號的分析，聽覺誘發電位信號的提取、肌電和胃腸電等信號的識別，心電信號的壓縮，醫學圖像的識別和處理等。
2. 醫學專家系統
傳統的專家系統，是把專家的經驗和知識以規則的形式存儲在計算機中，建立知識庫，用邏輯推理的方式進行醫療診斷。但是在實際應用中，隨著資料庫規模的增大，將導致知識「爆炸」，在知識獲取途徑中也存在「瓶頸」問題，致使工作效率很低。以非線性並行處理為基礎的神經網路為專家系統的研究指明了新的發展方向， 解決了專家系統的以上問題，並提高了知識的推理、自組織、自學習能力，從而神經網路在醫學專家系統中得到廣泛的應用和發展。在麻醉與危重醫學等相關領域的研究中，涉及到多生理變數的分析與預測，在臨床數據中存在著一些尚未發現或無確切證據的關系與現象，信號的處理，干擾信號的自動區分檢測，各種臨床狀況的預測等，都可以應用到人工神經網路技術。 1. 市場價格預測
對商品價格變動的分析，可歸結為對影響市場供求關系的諸多因素的綜合分析。傳統的統計經濟學方法因其固有的局限性，難以對價格變動做出科學的預測，而人工神經網路容易處理不完整的、模糊不確定或規律性不明顯的數據，所以用人工神經網路進行價格預測是有著傳統方法無法相比的優勢。從市場價格的確定機制出發，依據影響商品價格的家庭戶數、人均可支配收入、貸款利率、城市化水平等復雜、多變的因素，建立較為准確可靠的模型。該模型可以對商品價格的變動趨勢進行科學預測，並得到准確客觀的評價結果。
2. 風險評估
風險是指在從事某項特定活動的過程中，因其存在的不確定性而產生的經濟或財務的損失、自然破壞或損傷的可能性。防範風險的最佳辦法就是事先對風險做出科學的預測和評估。應用人工神經網路的預測思想是根據具體現實的風險來源， 構造出適合實際情況的信用風險模型的結構和演算法，得到風險評價系數，然後確定實際問題的解決方案。利用該模型進行實證分析能夠彌補主觀評估的不足，可以取得滿意效果。 從神經網路模型的形成開始，它就與心理學就有著密不可分的聯系。神經網路抽象於神經元的信息處理功能，神經網路的訓練則反映了感覺、記憶、學習等認知過程。人們通過不斷地研究， 變化著人工神經網路的結構模型和學習規則，從不同角度探討著神經網路的認知功能，為其在心理學的研究中奠定了堅實的基礎。近年來，人工神經網路模型已經成為探討社會認知、記憶、學習等高級心理過程機制的不可或缺的工具。人工神經網路模型還可以對腦損傷病人的認知缺陷進行研究，對傳統的認知定位機制提出了挑戰。
雖然人工神經網路已經取得了一定的進步，但是還存在許多缺陷，例如：應用的面不夠寬闊、結果不夠精確；現有模型演算法的訓練速度不夠高；演算法的集成度不夠高；同時我們希望在理論上尋找新的突破點， 建立新的通用模型和演算法。需進一步對生物神經元系統進行研究，不斷豐富人們對人腦神經的認識。

『捌』 神經網路 主成分分析哪個分類速度快

主成分分析只是神經網路的一種啊。怎麼互相比較。
而且分類速度要看你網路設置的，具體情況很復雜

『玖』 matlab神經網路30個案例分析適合初學者嗎

嗯，挺不錯的， 不過現在已經有《matlab神經網路43個案例分析》了，是30個案例的升級版 。
它是matkabsky論壇出版的，還有個matlab中文論壇出版的，《MATLAB神經網路原理與實例精解（附光碟）》也是挺不錯的。。 這兩本裡面都有比較多的干貨。

另外《神經網路之家》網，nnetinfo也推薦你去看看，上面也有些視頻可以下載。

『拾』 已建成Matlab神經網路後如何分析

可參考《基於人工神經網路的結直腸癌預測模型研究》一文中對神經網路輸入變數的解釋