⑴ 學習人工神經網路要用到MATLAB，去哪下載如何使用
在安裝MATLAB軟體時, 運行自定義安裝.. 可以選擇要安裝的工具箱.
選擇神經網路工具箱就行了..(在前面劃上一個鉤).其它的可去掉不選擇.
⑵ MATLAB工具箱中神經網路RBF工具箱怎麼下載啊
我也發現這個論壇的一個缺陷，就是很少接受matlab中各個工具箱的使用操作，專都在大談高深的函數，讓屬我們這些菜鳥看的雲里霧里，就是不知道怎麼使用軟體自帶的工具箱。我買了神經網路的書，也買了視頻，看完了還是不知道軟體中神經網路工具箱怎麼使用，神經網路的工具箱能否修改程序。看了很多論壇資料，都沒有軟體操作方面的詳細資料，多是些蜻蜓點水介紹。
⑶ 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
⑷ Matlab神經網路工具箱Fitting Tool
保留：
Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox
Curve Fitting Toolbox
Optimization Toolbox
Parallel Computing Toolbox
Partial Differential Equation Toolbox
其他的可以暫時不安裝。
⑸ matlab怎麼打開神經網路工具箱
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。
4
單擊import
5
單擊next
6
單擊next
7
數字「10」表示有10個隱含層。單擊next。
8
單擊train，開始訓練。
9
訓練過程跳出的小窗口。
10
訓練結果。其中MSE表示均方差，R 表示相關系數。單擊next。
11
這里可以調整神經網路，也可以再次訓練。單擊next。
12
在這里，可以保存結果。如果不需要，直接finish。
⑹ MATLAB神經網路工具箱newff()函數相關問題，謝謝~~
newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)
PR -- R x 2 matrix of min and max values for R input elements
Si -- Size of ith layer, for Nl layers
TFi -- Transfer function of ith layer, default = 'tansig'
BTF -- Backpropagation network training function,
default = 'traingdx'
BLF -- Backpropagation weight/bias learning function,
default = 'learngdm'
PF -- Performance function, default = 'mse
答：【我這幾天也在學習……】
1.是
2.是
3.是，[S1,S2...SN]代表隱含層和輸出層的數目
4.是
個人建議去MATLAB中文論壇下載視頻教程，很不錯~看過後肯定有收獲
⑺ matlab神經網路工具箱怎麼效果好
導入數據：選擇合適的數據，一定要選數值矩陣形式
在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述
進行訓練
在這里插入圖片描述
接下來就點next，選擇輸入輸出，Sample are是選擇以行還是列放置矩陣的，注意調整
在這里插入圖片描述
接下來一直next，在這兒點train
在這里插入圖片描述
查看結果
在這里插入圖片描述
導出代碼：再點next，直到這個界面，先勾選下面的，再點Simple Script生成代碼
在這里插入圖片描述
使用訓練好的神經網路進行預測
使用下方命令，z是需要預測的輸入變數，net就是訓練好的模型
在這里插入圖片描述
再將結果輸出成excel就行啦
在這里插入圖片描述
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使用MATLAB載入訓練好的caffe模型進行識別分類_IT遠征軍的博客-CSDN...
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下載了鏈接中的「kerasimporter.mlpkginstall」文件後,在matlab內用左側的文件管理系統打開會進入一個頁面,在該頁面的右上角有安裝的按鈕,如果之前安裝一直失敗,可以通過這個安裝按鈕的下拉選項選擇僅下載 下載還是有可能要用到VPN,但是相比...
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我覺得一個很大的原因是你預測給的輸入范圍（2014-）超出了訓練數據的輸入范圍（2006-2013），神經網路好像是具有內插值特性，不能超出，你可以把輸入變數-時間換成其他的變數，比如經過理論分析得出的某些影響因素，然後訓練數據要包括大范圍的情況，這樣可以保證預測其他年份的運量的時候，輸入變數不超出范圍，最後預測的時候給出這幾個影響因素的值，效果會好一點。輸出層是個purelin，線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。輸出層是個purelin，線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。
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BP神經網路預測實例（matlab代碼，神經網路工具箱）
目錄辛烷值的預測matlab代碼實現工具箱實現 參考學習b站： 數學建模學習交流 bp神經網路預測matlab代碼實現過程 辛烷值的預測 【改編】辛烷值是汽油最重要的品質指標，傳統的實驗室檢測方法存在樣品用量大，測試周期長和費用高等問題，不適用於生產控制，特別是在線測試。近年發展起來的近紅外光譜分析方法（NIR），作為一種快速分析方法，已廣泛應用於農業、制葯、生物化工、石油產品等領域。其優越性是無損檢測、低成本、無污染，能在線分析，更適合於生產和控制的需要。實驗採集得到50組汽油樣品（辛烷值已通過其他方法測
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ylabel('函數輸出','fontsize',12);%畫出預測結果誤差圖figureplot(error,'-*')title('BP網路預測誤差','fontsize',12)ylabel('誤差','fontsize',12)xlabel('樣本','fontsize',12)。三、訓練函數與學習函數的區別函數的輸出是權值和閾值的增量，訓練函數的輸出是訓練好的網路和訓練記錄，在訓練過程中訓練函數不斷調用學習函數修正權值和閾值，通過檢測設定的訓練步數或性能函數計算出的誤差小於設定誤差，來結束訓練。.
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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)
我也是學習ANN的哈，加油
⑽ 求matlab神經網路工具箱使用說明。
可以看matlab裡面的help目錄下的神經網路。
如果新手，可以到文庫下載神經網路的資料看。