神经网络LSTM 时间预测MATLAB源码，RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。

内含RBF、BP神经网络，粒子群、遗传等算法用于函数优化、旅行商求解。

CNN_python_卷积神经网络matlab代码_CNN

该软件包使网络设计人员能够构建、模拟和定制他们自己的神经网络。 它支持递归和非递归网络架构。 每个层都包含为一个单独的子类（例如，lconv 是卷积层，llstm 是长短期记忆层），因此使研究人员能够创建自己的自定义层并将其合并到网络架构中。 提供了两个应用示例（手写数字识别和语音识别）。

1.领域：matlab，GA遗传算法优化RBF神经网络算法 2.内容：基于GA遗传算法优化RBF神经网络进行数据预测matlab仿真+代码操作视频 3.用处：用于GA遗传算法优化RBF神经网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

自己编的MATLAB前馈型神经网络算法，直接点击运行就可以用了，可以自己学习哦！

生成对抗神经网络matlab代码犯罪现场调查谋杀案 描述 利用来自 Wi-Fi 信号的信道状态信息 (CSI) 的无设备被动定位正在Swift成为现实。 虽然此功能将启用新的应用程序和服务，但它也引发了对公民隐私的担忧。 在这项工作中，我们针对此类基于 CSI 的定位方法之一提出了一种精心设计的混淆技术。 特别是，我们通过利用不可逆的随机序列来修改传输的 I/Q 样本。 发射机处的 I/Q 符号操作会在保留通信的同时扭曲 CSI 中的位置特定信息，因此攻击者无法再获得有关用户位置的信息。 我们针对基于神经网络 (NN) 的定位系统测试了该技术，并表明 CSI 的随机化使得不需要的定位实际上不可行。 定位系统和随机化 CSI 管理都是在真实设备中实现的。 我们实验室获得的实验结果表明，所考虑的定位方法（首先在一篇硕士论文中提出）无论环境如何都能顺利运行，并且向 CSI 添加随机信息会扰乱定位，从而为社区提供了一个系统同时具有位置隐私和通信性能。 存储库中包含的内容 使用 Matlab WLAN 工具箱生成 WiFi 帧并使用 SDR 平台传输它们。 每个帧的 CSI 可以随意人为更改，以

net=init(net); net=newff([-1,1],[10,6,1],{'tansig','logsig','purelin'},'traingdm');

基于MATLAB神经网络编程实验1．了解神经网络的基本概念和原理；2. 掌握用MATLAB实现神经网络的思路和方法；3. 了解神经网络工具箱函数的功能。

matlab非线性函数拟合与实验报告（不使用工具箱）供新手参考使用的matlab代码，内含m文件与实验报告一份。