⑴ 請高手 matlab bp神經網路工具箱
我是開發的
請高手
⑵ 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……
⑶ matlab bp神經網路工具箱怎麼用
%% 訓練集/測試集產來生
% 訓練源集——用於訓練網路
P_train = ;%輸入集
T_train = ;%輸出集
% 測試集——用於測試或者使用。
P_test = ;%輸入
T_test ;
N = size(P_test,2);
%% BP神經網路創建、訓練及模擬測試
% 創建網路
net = newff(P_train,T_train,9);
% 設置訓練參數
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-3;
net.trainParam.lr = 0.01;
% 訓練網路
net = train(net,P_train,T_train);
% 模擬測試、使用。
T_test = sim(net,P_test);%得到結果。
⑷ matlab神經網路工具的使用
要使用train函數才能打開該界面，可以運行下附件的示常式序看看。
newff函數的格式為：
net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF），函數newff建立一個可訓練的前饋網路。輸入參數說明：
PR：Rx2的矩陣以定義R個輸入向量的最小值和最大值；
Si：第i層神經元個數；
TFi：第i層的傳遞函數，默認函數為tansig函數；
BTF：訓練函數，默認函數為trainlm函數；
BLF：權值/閥值學習函數，默認函數為learngdm函數；
PF：性能函數，默認函數為mse函數。
⑸ 如何用MATLAB的神經網路工具箱實現三層BP網路
這是一個來自<神經網路之家>nnetinfo的例子,在matlab2012b運行後的確可以,因為網路知道的文本寬度不夠,注釋擠到第二行了,有些亂,樓主注意區分哪些是代碼哪些是注釋,
x1 =
[-3,-2.7,-2.4,-2.1,-1.8,-1.5,-1.2,-0.9,-0.6,-0.3,0,0.3,0.6,0.9,1.2,1.5,1.8]; %x1：x1 = -3:0.3:2;
x2 =
[-2,-1.8,-1.6,-1.4,-1.2,-1,-0.8,-0.6,-0.4,-0.2,-2.2204,0.2,0.4,0.6,0.8,1,1.2];%x2：x2 = -2:0.2:1.2;
y = [0.6589,0.2206,-0.1635,-0.4712,-0.6858,-0.7975,-0.8040,...
-0.7113,-0.5326,-0.2875
,0,0.3035,0.5966,0.8553,1.0600,1.1975,1.2618]; %y：
y = sin(x1)+0.2*x2.*x2;
inputData = [x1;x2]; %將x1,x2作為輸入數據
outputData = y; %將y作為輸出數據
%使用用輸入輸出數據（inputData、outputData）建立網路，
%隱節點個數設為3.其中隱層、輸出層的傳遞函數分別為tansig和purelin，使用trainlm方法訓練。
net = newff(inputData,outputData,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');
%設置一些常用參數
net.trainparam.goal = 0.0001;
%訓練目標：均方誤差低於0.0001
net.trainparam.show = 400; %每訓練400次展示一次結果
net.trainparam.epochs = 15000;
%最大訓練次數：15000.
[net,tr] = train(net,inputData,outputData);%調用matlab神經網路工具箱自帶的train函數訓練網路
simout = sim(net,inputData);
%調用matlab神經網路工具箱自帶的sim函數得到網路的預測值
figure; %新建畫圖窗口窗口
t=1:length(simout);
plot(t,y,t,simout,'r')%畫圖，對比原來的y和網路預測的y
⑹ 那位高手給說下matlab中BP神經網路的工具箱怎麼用，是不是在這個圖中輸入數據就行了需要自己編寫程序嗎
還真的不知道哦，你找本書看看matlabGUI數據處理那方面的，可能會找到你想要的。
⑺ bp神經網路 matlab 工具箱怎麼調出來
有神經網路的工具箱，bp是配出來的！
⑻ 1.如何用MATLAB神經網路工具箱創建BP神經網路模型具體有哪些步驟請高手舉實例詳細解釋下 2.如何把輸
%人臉識別模型，臉部模型自己找吧。
function mytest()
clc;
images=[ ];
M_train=3;%表示人臉
N_train=5;%表示方向
sample=[];
pixel_value=[];
sample_number=0;
for j=1:N_train
for i=1:M_train
str=strcat('Images\',num2str(i),'_',num2str(j),'.bmp'); %讀取圖像，連接字元串形成圖像的文件名。
img= imread(str);
[rows cols]= size(img);%獲得圖像的行和列值。
img_edge=edge(img,'Sobel');
%由於在分割圖片中我們可以看到這個人臉的眼睛部分也就是位於分割後的第二行中，位置變化比較大，而且眼睛邊緣檢測效果很好
sub_rows=floor(rows/6);%最接近的最小整數,分成6行
sub_cols=floor(cols/8);%最接近的最小整數，分成8列
sample_num=M_train*N_train;%前5個是第一幅人臉的5個角度
sample_number=sample_number+1;
for subblock_i=1:8 %因為這還在i，j的循環中，所以不可以用i
block_num=subblock_i;
pixel_value(sample_number,block_num)=0;
for ii=sub_rows:(2*sub_rows)
for jj=(subblock_i-1)*sub_cols+1:subblock_i*sub_cols
pixel_value(sample_number,block_num)=pixel_value(sample_number,block_num)+img_edge(ii,jj);
end
end
end
end
end
%將特徵值轉換為小於1的值
max_pixel_value=max(pixel_value);
max_pixel_value_1=max(max_pixel_value);
for i=1:3
mid_value=10^i;
if(((max_pixel_value_1/mid_value)>1)&&((max_pixel_value_1/mid_value)<10))
multiple_num=1/mid_value;
pixel_value=pixel_value*multiple_num;
break;
end
end
% T 為目標矢量
t=zeros(3,sample_number);
%因為有五類，所以至少用3個數表示，5介於2的2次方和2的3次方之間
for i=1:sample_number
% if((mod(i,5)==1)||(mod(i,5)==4)||(mod(i,5)==0))
if(i<=3)||((i>9)&&(i<=12))||((i>12)&&(i<=15))
t(1,i)=1;
end
%if((mod(i,5)==2)||(mod(i,5)==4))
if((i>3)&&(i<=6))||((i>9)&&(i<=12))
t(2,i)=1;
end
%if((mod(i,5)==3)||(mod(i,5)==0))
if((i>6)&&(i<=9))||((i>12)&&(i<=15))
t(3,i)=1;
end
end
% NEWFF——生成一個新的前向神經網路
% TRAIN——對 BP 神經網路進行訓練
% SIM——對 BP 神經網路進行模擬
% 定義訓練樣本
% P 為輸入矢量
P=pixel_value'
% T 為目標矢量
T=t
size(P)
size(T)
% size(P)
% size(T)
% 創建一個新的前向神經網路
net_1=newff(minmax(P),[10,3],{'tansig','purelin'},'traingdm')
% 當前輸入層權值和閾值
inputWeights=net_1.IW{1,1}
inputbias=net_1.b{1}
% 當前網路層權值和閾值
layerWeights=net_1.LW{2,1}
layerbias=net_1.b{2}
% 設置訓練參數
net_1.trainParam.show = 50;
net_1.trainParam.lr = 0.05;
net_1.trainParam.mc = 0.9;
net_1.trainParam.epochs = 10000;
net_1.trainParam.goal = 1e-3;
% 調用 TRAINGDM 演算法訓練 BP 網路
[net_1,tr]=train(net_1,P,T);
% 對 BP 網路進行模擬
A = sim(net_1,P);
% 計算模擬誤差
E = T - A;
MSE=mse(E)
x=[0.14 0 1 1 0 1 1 1.2]';
sim(net_1,x)
⑼ 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。