csdn博客神經網路工具箱

A. 怎麼使用matlab系統辨識工具箱

如果是系統自帶的，你可以直接用，如果是外部的或者是自編的你需要先把文件夾拷貝到tools文件夾下，再設置路徑。
Matlab常用工具箱介紹(英漢對照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系統工具箱
Communication Toolbox——通訊工具箱
Financial Toolbox——財政金融工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神經網路工具箱
Optimization Toolbox——優化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱
Spline Toolbox——樣條工具箱
Statistics Toolbox——統計工具箱
Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱
Simulink Toolbox——動態模擬工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱

例如：控制系統工具箱包含如下功能：
連續系統設計和離散系統設計
狀態空間和傳遞函數以及模型轉換
時域響應（脈沖響應、階躍響應、斜坡響應）
頻域響應（Bode圖、Nyquist圖）
根軌跡、極點配置

較為常見的matlab控制箱有：

控制類：

控制系統工具箱(control systems toolbox)
系統識別工具箱（system identification toolbox）
魯棒控制工具箱（robust control toolbox）
神經網路工具箱（neural network toolbox）
頻域系統識別工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型預測控制工具箱（model predictive control toolbox）
多變數頻率設計工具箱（multivariable frequency design toolbox）

信號處理類：
信號處理工具箱（signal processing toolbox）
濾波器設計工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高階譜分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）

其它工具箱：
統計工具箱(statistics toolbox)
數學符號工具箱（symbolic math toolbox）
定點工具箱（fixed-point toolbox）
射頻工具箱（RF toolbox）

1990年，MathWorks軟體公司為Matlab提供了新的控制系統模型化圖形輸入與模擬工具，並命名為Simulab，使得模擬軟體進入了模型化圖形組態階段，1992年正式命名為Simulink，即simu（模擬）和link（連接）。matlab7.0里的simulink為6.0版本，matlab6.5里的simulink為5.0版本。

MATLAB的SIMULINK子庫是一個建模、分析各種物理和數學系統的軟體，它用框圖表示系統的各個環節，用帶方向的連線表示各環節的輸入輸出關系。
啟動SIMULINK十分容易，只需在MATLAB的命令窗口鍵入「SIMULINK」命令，此時出現一個SIMULINK窗口，包含七個模型庫，分別是信號源庫、輸出庫、離散系統庫、線性系統庫、非線性系統庫及擴展系統庫。
1.信號源庫
包括階躍信號、正弦波、白雜訊、時鍾、常值、文件、信號發生器等各種信號源，其中信號發生器可產生正弦波、方波、鋸齒波、隨機信號等波形。
2.輸出庫
包括示波器模擬窗口、MATLAB工作區、文件等形式的輸出。
3.離散系統庫
包括五種標准模式：延遲，零-極點，濾波器，離散傳遞函數，離散狀態空間。
4.線性系統庫
提供七種標准模式：加法器、比例環節、積分環節、微分環節、傳遞函數、零-極點、狀態空間。
5.非線性系統庫
提供十三種常用標准模式：絕對值、乘法、函數、回環特性、死區特性、斜率、繼電器特性、飽和特性、開關特性等。
6.系統連接庫包括輸入、輸出、多路轉換等模塊，用於連接其他模塊。
7.系統擴展庫
考慮到系統的復雜性，SIMULINK另提供十二種類型的擴展系統庫，每一種又有多種模型供選擇。
使用時只要從各子庫中取出模型，定義好模型參數，將各模型連接起來，然後設置系統參數，如模擬時間、模擬步長、計算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及專用於線性系統的LinSim演算法，用戶根據模擬要求選擇適當的演算法。

當然，不同版本的Matlab/Simulink內容有所不同。

另外，Simulink還提供了諸如航空航天、CDMA、DSP、機械、電力系統等專業模塊庫，給快速建模提供了很大的便利。

B. matlab怎麼打開神經網路工具箱

C. matlab神經網路工具箱分別怎麼用

1單擊Apps，在搜索框中輸入neu，下方出現了所有神經網路工具箱。neural net fitting 是我們要使用的神經網路擬合工具箱。 2 在下界面中點擊next 3 單擊load example data set，得到我們需要的測試數據。

D. matlab的神經網路工具箱問題

線性神經網路的構建：
net=newlin(PR,S,ID,LR)
PR--Rx2階矩陣，R個輸入元素的最小最大矩陣
S---輸出層神經元個數
ID--輸入延遲向量，默認值為[0]
IR--學習率，默認值為0.01

net = newlin([-1 1;-1 1],1); 表示設計的是一個雙輸入單輸出線性神經網路
P = [1 2 2 3; 2 1 3 1];表示輸入樣本有四個，每一列就是一個輸入樣本
又比如假設我們期望的輸出為 T=[1 2 3 4],則一個簡單的神經網路如下：

>>net = newlin([-1 1;-1 1],1);%創建初始網路
P=[1 2 2 3; 2 1 3 1]%輸入
T=[1 2 3 4]%期望的輸出
net=newlind(P,T);%用輸入和期望訓練網路
Y=sim(net,P)%模擬，可以看到模擬結果Y和期望輸出T的接近程度
P =
1 2 2 3
2 1 3 1
T =
1 2 3 4
Y =
0.8889 2.1667 3.0556 3.8889

樓主可以從《matlab神經網路與應用（第二版）》董長虹 開始入門神經網路的matlab實現

參考資料：《matlab神經網路與應用（第二版）》

E. 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。

F. Matlab神經網路工具箱輸入問題

格式是對的，應該是可以的啊，你得仔細看看要導入的Targets數據到底在不在workspace中。

G. 如何用c#調用Matlab神經網路的工具箱

如果是用Matlab提供的GUI界面，在命令窗口輸入命令nntool回車即可。 建議不要用GUI界面，直接在代碼中調用神經網路工具箱，使用更方便，參數設置更明了。神經網路工具箱提供多個函數介面，不同的神經網路對應不同的函數

H. MATLAB神經網路工具箱configure函數使用

你想要什麼解釋？這句話是在為你的神經網路（net）配置每個RTDX緩沖channel中的位元組位數版（p）和緩沖權channel的數量（t）。RTDX（real time data exchange）實時數據交換。如果你懂低級計算機編程語言的話應該很好理解。這句話基本可以大致理解為為你的神經網路劃出一個計算的空間。神經網路演算法本身極其復雜，甚至有很多conference是專門討論該演算法的。matlab作為高級程序語言，出發點是把所有演算法打包好使用戶方便使用。要做到這個對一些基礎演算法來說並不難。但是神經網路本身就是一大堆演算法的集成，簡單打包演算法不太可能。使用這個工具箱你只需要知道大致原理，再找幾個模板依樣畫葫蘆練習一下就可以了，沒必要全弄明白

I. 在哪能下的matlab的神經網路工具箱

MATLAB的神經自網路工具箱是內置的，如果完全安裝了MATLAB，那麼你可以在MATLAB的幫助頁面上（幫助頁面可以在Comand Window下輸入'help help '(不名括單引號)，然後看Contents里有 Neural Network Toolbox。

神經網路工具箱有個教學GUI，可以在Comand Window下輸nnd'(不名括單引號，小寫)(因為這個教學GUI是和一本書結合的，這本書叫Neural Network Design，作者Martin T.Hagan,Howard B.Demuth，強烈推薦學習這本經典教材，會讓你入門並稍有進階)

J. matlab怎麼打開神經網路工具箱

打開matlab 在命令窗口輸入nntool 回車
開始菜單里也有
goodluck