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神經網路工具箱操作

發布時間:2025-06-03 17:13:38

① 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。

② matlab 神經網路工具箱中的som怎麼使用

使用newsom函數創建網路:

net=newsom(PR,[D1,D2,^],TFCN,DFCN,OLR,OSTEPS,TLR,TND)

PR:R個輸入元素的最大值和最小值的設定值,R*2維矩陣

Di:第I層的維數,默認為[5 8]

TFCN:拓撲函數,默認為hextop

DFCN:距離函數,默認為linkdist

OLR:分類階段學習速率,默認為0.9

OSTEPS:分類階段的步長,默認為1000

TLR:調諧階段的學習速率,默認為0.02

TNS:調諧階段的領域距離,默認為1.


例子:

>>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


第二個函數:newc函數

功能:該函數用於創建一個競爭層

net=newc

net=newc(PR,S,KLR,CLR)

S:神經元的數目

KLR:Kohonen學習速度,默認為0.01

CLR:Conscience學習速度,默認為0.001

net:函數返回值,一個新的競爭層。


也可以參考附件的代碼,裡面有一個案例是SOM神經網路的。

③ MATLAB神經網路擬合工具箱Neural Net Fitting實現回歸預測

本文講解在MATLAB軟體中利用神經網路擬合(Neural Net Fitting)工具箱實現回歸預測的具體方法。首先,導入數據時通過readtable()函數從Excel讀取數據,隨後將因變數Y與自變數X准備就緒。對於多個自變數,需合並放置於單一變數X中。

接著,運行MATLAB軟體並選擇「APP」→「Neural Net Fitting」打開工具箱。在「Neural Network Start」界面,選擇輸入與輸出數據。通過滑鼠在MATLAB工作區找到對應變數,確保數據維度正確設置。

繼續點擊「Next」,進入數據集劃分界面。在此選擇驗證集與測試集比例,一般數據量少時採用6:2:2比例,數據量大時則為98:1:1,依據實際情況調整。

接著,點擊「Next」進入神經網路結構配置界面。僅能配置隱藏層神經元數量,默認為1層,不能修改。對於隱藏層數量,建議先填寫默認值10,根據模型精度與運行時間進行二次調整。

點擊「Next」後,進入神經網路模型訓練界面。選擇訓練演算法,提供三種選項:Levenberg-Marquardt演算法、Bayesian regularization演算法、Scaled conjugate gradient backpropagation演算法。結合數據特性,一般優先選擇Levenberg-Marquardt演算法。

訓練模型後,界面顯示訓練結果窗口與精度評定指標數值。如對模型不滿意,可多次重復訓練並調整參數重新構建模型。若模型基本滿意,點擊「Next」進入模型調整界面,可進一步優化模型。

繼續點擊「Next」,進入解決方案部署界面。此界面提供代碼生成、關鍵參數保存等功能。選擇「Generate Scripts」自動生成MATLAB代碼,簡化後續模型訓練。在「Save Data to Workspace」中保存模型參數,以便未來直接調用模型。

保存完畢後,點擊「Finish」退出神經網路擬合工具箱。系統若未保存任何代碼或參數,會彈出提示確認退出。

④ 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。

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