❶ 哪個版本的matlab有神經網路工具箱
一般都有的，輸入nntool可以使用matlab神經網路GUI界面的工具箱，也可以自己在M文件編程，現在一般matlab裡面都有神經網路的相關函數，直接調用的，很方便
❷ 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)
❸ 如果選用神經網路工具箱進行模擬結果如何如何進行模擬
選用神經網路工具箱進行模擬結果偏差較小，步驟如下：
1、將實際問題抽象成神經網路求解所能接受的數據形示。
2、確定網路模型，選擇網路的類型、結構等，選擇網路參數，如神經元數，隱含層數等。
3、確定訓練模式，選擇訓練演算法，確定訓練步數，指定訓練目標誤差蘆輪等。
4、選擇合適的訓練樣本進行網路測運嘩姿試。
神經網路工具箱，就是其在模擬人的大腦，把每一旁絕個節點當作一個神經元，這些「神經元」組成的網路就是神經網路。
❹ matlab 有沒有模糊神經網路工具箱
有，工具箱名稱：anfisedit，以下是一些使用說明。
1． GUI工具
Anfisedit 打開ANFIS編輯內器GUI、Fuzzy 調用容基本FIS編輯器、Mfedit 隸屬度函數編輯器、Ruleedit 規則編輯器和語法解析器、Ruleview 規則觀察器和模糊推理方框圖、Surfview輸出曲面觀察器
2． 隸屬度函數
dsigmf 兩個sigmoid型隸屬度函數之差組成的隸屬度函數、gauss2mf 建立兩邊型高斯隸屬度函數、gaussmf 建立高斯曲線隸屬度函數、gbellmf 建立一般鍾型隸屬度函數、pimf 建立Π型隸屬度函數、psigmf 通過兩個sigmoid型隸屬度函數的乘積構造隸屬度函數、smf 建立S-型隸屬度函數、sigmf
建立Sigmoid型隸屬度函數、trapmf 建立梯形隸屬度函數、trimf 建立三角形隸屬度函數、zmf 建立Z-型隸屬度函數
❺ 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……
❻ 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
❼ matlab怎麼打開神經網路工具箱
在命令窗口輸入nnstart，即可出現神經網路的GUI界面
❽ 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 是我們要使回用的神答經網路擬合工具箱。
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。
❾ matlab中的神經網路問題，編程和用自帶gui工具箱的功能是一樣的嗎，為什麼好多資料都是編程的
是一樣的，gui工具箱只是對象化了，對不熟悉函數的人便於操作，實際上都是調用的同一個函數。
如果熟練後，編程計算更加方便快捷，不用再gui裡面一個個點。
希望對你有幫助