课程简介
第一课：MATLAB入门基础
1、 简单介绍MATLAB的安装、版本历史与编程环境
2、 MATLAB基础操作（包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件、基本绘图等）
3、 文件导入（mat、txt、xls、csv等格式）
第二课：MATLAB进阶与提高
1、 MATLAB编程习惯与风格
2、 MATLAB调试技巧
3、 向量化编程与内存优化
4、 图形对象和句柄
第三课：BP神经网络
1、 BP神经网络的基本原理
2、 BP神经网络的MATLAB实现
3、 案例实践
4、 BP神经网络参数的优化
第四课：RBF、GRNN和PNN神经网络
1、 RBF神经网络的基本原理
2、 GRNN神经网络的基本原理
3、 PNN神经网络的基本原理
4、 案例实践
第五课：竞争神经网络与SOM神经网络
1、 竞争神经网络的基本原理
2、 自组织特征映射（SOM）神经网络的基本原理
3、 案例实践
第六课：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
1、 SVM分类的基本原理
2、 SVM回归拟合的基本原理
3、 SVM的常见训练算法（分块、SMO、增量学习等）
4、 案例实践
第七课：极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）
1、 ELM的基本原理
2、 ELM与BP神经网络的区别与联系
3、 案例实践
第八课：决策树与随机森林
1、 决策树的基本原理
2、 随机森林的基本原理
3、 案例实践
第九课：遗传算法（Genetic Algorithm, GA）
1、 遗传算法的基本原理
2、 常见遗传算法工具箱介绍
3、 案例实践
第十课：粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法
1、 粒子群优化算法的基本原理
2、 案例实践
第十一课：蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACA）
1、 粒子群优化算法的基本原理
2、 案例实践
第十二课：模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）
1、 模拟退火算法的基本原理
2、 案例实践
第十三课：降维与特征选择
1、 主成分分析的基本原理
2、 偏最小二乘的基本原理
3、 常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等）
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服务优势：
丰富专家资源，精准匹配相关行业，相关项目技术精英，面向用户实际需求，针对性培训或咨询，互动式交流，案例教学，精品小班，实际工程项目经验分享，快捷高效，节省时间与金钱，少走弯路与错路。
专家力量：
中国科学院相关研究所高级研究人员
西门子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,达索，华为等
大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关学历背景专业，理论素养高
多年实际项目实践，大型复杂项目实战案例分享，热情，乐于技术分享
针对客户实际需要，真实案例演示，互动式沟通，学有所值
