神經matlab工具箱

Ⅰ 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。

Ⅱ 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)

Ⅲ matlabBP神經網路工具箱，可以調整隱含層節點數嘛

Matlab神經網路工具箱幾乎包含了現有神經網路的最新成果，神經網路工具箱模型包括感知回器、線性網路、答BP網路、徑向基函數網路、競爭型神經網路、自組織網路和學習向量量化網路、反饋網路BP神經網路具有很強的映射能力，主要用於模式識別分類、函數逼近、函數壓縮等。下面通過實例來說明BP網路在函數逼近方面的應用需要逼近的函數是f(x)=1+sin(k*pi/2*x),其中，選擇k=2進行模擬，設置隱藏層神經元數目為n,n可以改變，便於後面觀察隱藏層節點與函數逼近能力的關系。

Ⅳ matlab神經網路工具箱預測數據在哪

在matlab。打開matlab，通過導入數據，輸入「輸入數據」（input），以及「輸出數據」（output），可以看到工作區已經出運吵碰現了兩個數據。MATLAB是美國MathWorks公司出品的商旁談業數學軟碰悔件，用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環。

Ⅳ 如何用MATLAB的神經網路工具箱實現三層BP網路

使用神經網路工具箱可以非常簡便地實現網路建立和訓練，實例代碼如下：

%%BP演算法
functionOut=bpnet(p,t,p_test)
%p,t為樣本需要提前組織好
globalS1
net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm');%trainlm訓練函數最有效
%net=newff(P,T,31,{'tansig','purelin'},'trainlm');%新版用法
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.00001;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.showWindow=false;%阻止訓練窗口的彈出
net.trainParam.showCommandLine=false;%阻止訓練窗口的彈出
net=train(net,p,t);
Out=sim(net,p_test);
end

上面的代碼不完整，完整的帶訓練樣本數據的程序見附件。

>>P=[rand(1,400)*2;rand(1,400)];
>>plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',20)
>>net=newsom([01;01],[35]);
>>net=train(net,P);
>>holdon
>>plotsom(net.iw{1,1},net.layers{1}.distances)
>>holdoff