matalab神經網路工具箱

㈠ 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)

㈡ matlab神經網路工具箱編譯成dll

matlab編譯動態連接庫需要你有mcc，你的安裝序列號必須能包括這個功能，這是前提。
之後，兩種方法，一種使用mcc -t myfile.m 可以生成c/c++代碼，然後使用其他編譯器編譯成dll文件。第二種方法，使用mcc -l myfile.m，直接生成dll文件。
然後，這時候你可以看看神經網路工具箱裡面都有些什麼東西，可以嘗試一下直接編譯nntool.m，使用mcc -l nntool.m，應該就可以直接編譯。
我覺得這樣可以。如果不行，那麼你可能得把你需要的函數都找出來，復制到一個文件下面，然後再用mcc進行編譯。

㈢ 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。