神經網路工具箱的應用的總結

1. MATLAB神經網路工具箱

對 應該轉置一下，NN工具箱里默認每個數據都是列向量

2. matlab中bp神經網路的工具箱怎麼用，不要matlab程序，就工具箱怎麼實現問題的解決

matlab中神經網路的工具箱：輸入nntool，就會彈出一個對話框，然後你就可以根據彈出框的指示來操作。

3. 如何利用matlab神經網路工具箱做神經網路分析

• 神經網路技術在模式識別與分類、識別濾波、自動控制、預測等方面已展示了其非凡的優越性。神經網路的結構由一個輸入層、若干個中間隱含層和一個輸出層組成。神經網路分析法通過不斷學習，能夠從未知模式的大量的復雜數據中發現其規律。神經網路方法克服了傳統分析過程的復雜性及選擇適當模型函數形式的困難，它是一種自然的非線性建模過程，毋需分清存在何種非線性關系，給建模與分析帶來極大的方便。
  

4. matlab神經網路工具箱具體怎麼用

為了看懂師兄的文章中使用的方法，研究了一下神經網路
昨天花了一天的時間查怎麼寫程序，但是費了半天勁，不能運行，網路知道里倒是有一個，可以運行的，先貼著做標本

% 生成訓練樣本集
clear all;
clc;
P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5;
110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2;
110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5;
220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1;
220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5;
110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5;
110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5];
0 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2];
T=[54248 162787 168380 314797;
28614 63958 69637 82898;
86002 402710 644415 328084;
230802 445102 362823 335913;
60257 127892 76753 73541;
34615 93532 80762 110049;
56783 172907 164548 144040];
@907 117437 120368 130179];
m=max(max(P));
n=max(max(T));
P=P'/m;
T=T'/n;
%-------------------------------------------------------------------------%
pr(1:9,1)=0; %輸入矢量的取值范圍矩陣
pr(1:9,2)=1;
bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm');
%建立BP神經網路， 12個隱層神經元，4個輸出神經元
%tranferFcn屬性 'logsig' 隱層採用Sigmoid傳輸函數
%tranferFcn屬性 'logsig' 輸出層採用Sigmoid傳輸函數
%trainFcn屬性 'traingdx' 自適應調整學習速率附加動量因子梯度下降反向傳播演算法訓練函數
%learn屬性 'learngdm' 附加動量因子的梯度下降學習函數
net.trainParam.epochs=1000;%允許最大訓練步數2000步
net.trainParam.goal=0.001; %訓練目標最小誤差0.001
net.trainParam.show=10; %每間隔100步顯示一次訓練結果
net.trainParam.lr=0.05; %學習速率0.05
bpnet=train(bpnet,P,T);
%-------------------------------------------------------------------------
p=[110 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2];
p=p'/m;
r=sim(bpnet,p);
R=r'*n;
display(R);

運行的結果是出現這樣的界面

點擊performance，training state，以及regression分別出現下面的界面

再搜索，發現可以通過神經網路工具箱來創建神經網路，比較友好的GUI界面，在輸入命令裡面輸入nntool，就可以開始了。

點擊import之後就出現下面的具體的設置神經網路參數的對話界面，
這是輸入輸出數據的對話窗

首先是訓練數據的輸入

然後點擊new，創建一個新的神經網路network1，並設置其輸入輸出數據，包括名稱，神經網路的類型以及隱含層的層數和節點數，還有隱含層及輸出層的訓練函數等

點擊view，可以看到這是神經網路的可視化直觀表達

創建好了一個network之後，點擊open，可以看到一個神經網路訓練，優化等的對話框，選擇了輸入輸出數據後，點擊train，神經網路開始訓練，如右下方的圖，可以顯示動態結果

下面三個圖形則是點擊performance，training state以及regression而出現的

下面就是simulate，輸入的數據是用來檢驗這個網路的數據，output改一個名字，這樣就把輸出數據和誤差都存放起來了

在主界面上點擊export就能將得到的out結果輸入到matlab中並查看

下圖就是輸出的兩個outputs結果

還在繼續挖掘，to be continue……

5. matlab神經網路工具箱怎麼使用訓練好的神經網路

matlab神經網路入到隱層權值： w1=netiw{1,1} 隱層閾值： theta1=netmatlab神經網路工具箱怎麼使用訓練好的神經網路

6. matlab神經網路工具箱的使用,謝謝,

你在MATLAB的help裡面，點擊Toolbox，裡面有關於神經網路（neural network）,裡面有關於神經網路工具箱的詳盡說明

7. 面向MATLAB工具箱的神經網路理論與應用的介紹

《面向MATLAB工具箱的神經網路理論與應用》利用目前國際上流行通用內的MATLAB 7.0環境，結合神經網路工容具箱4.0.6版本，分別從網路構造、基本原理、學習規則以及訓練過程和應用局限性幾個方面，通過多層次、多方面的分析與綜合，深入淺出地介紹了人工神經網路中的各種典型網路，以及各種不同神經網路之間在原理和特性等方面的不同點與相同點。本書可作為計算機、電子學、信息科學、通訊以及自動控制等專業的高年級本科生、研究生以及其他專業科技人員學習神經網路或MATLAB環境下神經網路工具箱時的教材或參考書。

8. 神經網路工具箱與編程實現哪個更好

首先說一下神經網路工具箱，在我剛剛接觸神經網路的時候，我就利用工具箱去解決問題，這讓我從直觀上對神經網路有了了解，大概清楚了神經網路的應用范圍以及它是如何解決實際問題的。
工具箱的優勢在於我們不用了解其內部的具體實現，更關注於模型的建立與問題的分析，也就是說，如果拋開演算法的錯誤，那麼用工具箱來解決實際問題會讓我們能把更多的精力放在實際問題的模型建立上，而不是繁瑣的演算法實現以及分析上。

其次談談編程實現神經網路，由於個人能力有限，所以只是簡單的編程實現過一些基本神經演算法，總的體會就是編程的過程讓我對演算法有了更透徹的理解，可以更深入的分析其內部運行機制，也同樣可以實現一下自己的想法，構建自己的神經網路演算法。

以上是我對兩個方法的簡單理解。那究竟哪個方法更好些呢？我個人的看法是要看使用者的目的是怎樣的。

如果使用者的目的在於解決實際問題，利用神經網路的函數逼近與擬合功能實現自己對實際問題的分析與模型求解，那我的建議就是利用神經網路工具箱，學過編程語言的人都知道，無論用什麼編程語言將一個現有的演算法編程實現達到可用的結果這一過程都是及其繁瑣與復雜的，就拿簡單的經典BP神經網路演算法來說，演算法本身的實現其實並不難，可根據不同人的能力，編出來的程序的運行效率是大不相同的，而且如果有心人看過matlab的工具箱的源碼的話，應該能發現，裡面採用的方法並不完全是純粹的BP經典演算法，一個演算法從理論到實現還要依賴與其他演算法的輔助，計算機在計算的時候難免出現的舍入誤差，保證權值的時刻改變，這都是編程人員需要考慮的問題，可能還有很多的問題
這樣的話，如果自己單人編程去實現神經網路來解決實際問題的話，整體效率就沒有使用工具箱更好。

如果使用者的目的在於分析演算法，構造新的網路的話那當然首推自己編程實現。個人的感覺就是，如果真的是自己完全編程實現的話，對演算法會有很深入的理解，在編程的調試過程中，也會領悟到很多自己從前從來沒有考慮過的問題，像權值的初始的隨機選取應該怎麼樣，將訓練樣本按什麼順序輸入等，這都是編程實現所要考慮的問題，不同的方法得到的結果會有很大的差距。

9. 直接用神經網路工具箱構建bp神經網路，希望能給個例子說明，有註解最好，本人matlab新手，謝謝

BP（Back Propagation）神經網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層專前饋網路，是目前應用屬最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。

附件就是利用神經網路工具箱構建BP神經網路進行預測的實例。如果要用可視化工具，可以在命令窗口輸入nntool.