matlab神经网络工具箱gui

1. 用matlab的神经网络工具箱（nntool命令打开的窗口化工具）做bp神经网络时怎么生成误差曲

训练结束后，训练窗口里有一个plot区域，点击performance按钮，就能弹出误差曲线下降图。内

BP（Back Propagation）神经网络是86年由容Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

2. Matlab神经网络工具箱Fitting Tool

保留：

Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox
Curve Fitting Toolbox
Optimization Toolbox
Parallel Computing Toolbox
Partial Differential Equation Toolbox

其他的可以暂时不安装。

3. 如何使用matlab神经网络工具箱

为了看懂师兄的文章中使用的方法，研究了一下神经网络
昨天花了一天的时间查怎么写程序，但是费了半天劲，不能运行，网络知道里倒是有一个，可以运行的，先贴着做标本

% 生成训练样本集
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; %输入矢量的取值范围矩阵
pr(1:9,2)=1;
bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm');
%建立BP神经网络， 12个隐层神经元，4个输出神经元
%tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数
%tranferFcn属性 'logsig' 输出层采用Sigmoid传输函数
%trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数
%learn属性 'learngdm' 附加动量因子的梯度下降学习函数
net.trainParam.epochs=1000;%允许最大训练步数2000步
net.trainParam.goal=0.001; %训练目标最小误差0.001
net.trainParam.show=10; %每间隔100步显示一次训练结果
net.trainParam.lr=0.05; %学习速率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);

运行的结果是出现这样的界面

点击performance，training state，以及regression分别出现下面的界面

再搜索，发现可以通过神经网络工具箱来创建神经网络，比较友好的GUI界面，在输入命令里面输入nntool，就可以开始了。

点击import之后就出现下面的具体的设置神经网络参数的对话界面，
这是输入输出数据的对话窗

首先是训练数据的输入

然后点击new，创建一个新的神经网络network1，并设置其输入输出数据，包括名称，神经网络的类型以及隐含层的层数和节点数，还有隐含层及输出层的训练函数等

点击view，可以看到这是神经网络的可视化直观表达

创建好了一个network之后，点击open，可以看到一个神经网络训练，优化等的对话框，选择了输入输出数据后，点击train，神经网络开始训练，如右下方的图，可以显示动态结果

4. MATLAB神经网络工具箱

对 应该转置一下，NN工具箱里默认每个数据都是列向量

5. matlab中使用神经网络工具箱最后得到的结果不显示在命令窗口，怎么回事呢

需要显示的结果不要使用分号;
例如
>>b=3+4
ans=7
>>b=3+4;
则不显示。
另外，mat文件是MATLAB用于存储数据的专用文件格式，需要的时候可以采用inport命令导入到MATLAB中。

6. matlab中bp神经网络的工具箱怎么用，不要matlab程序，就工具箱怎么实现问题的解决

matlab中神经网络的工具箱：输入nntool，就会弹出一个对话框，然后你就可以根据弹出框的指示来操作。

7. matlab怎么打开神经网络工具箱

matlab怎么打开神经网络工具箱？可以在命令窗口中，输入
>>
nftool
%回车
得到Neural
Network
Fitting
Tool
神经网络工具箱图形用户界面

8. matlab 神经网络工具箱 GUI使用指南

在matlab的帮助中有详细资料

9. matlab神经网络工具箱具体怎么用

为了看懂师兄的文章中使用的方法，研究了一下神经网络
昨天花了一天的时间查怎么写程序，但是费了半天劲，不能运行，网络知道里倒是有一个，可以运行的，先贴着做标本

% 生成训练样本集
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; %输入矢量的取值范围矩阵
pr(1:9,2)=1;
bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm');
%建立BP神经网络， 12个隐层神经元，4个输出神经元
%tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数
%tranferFcn属性 'logsig' 输出层采用Sigmoid传输函数
%trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数
%learn属性 'learngdm' 附加动量因子的梯度下降学习函数
net.trainParam.epochs=1000;%允许最大训练步数2000步
net.trainParam.goal=0.001; %训练目标最小误差0.001
net.trainParam.show=10; %每间隔100步显示一次训练结果
net.trainParam.lr=0.05; %学习速率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);

运行的结果是出现这样的界面

点击performance，training state，以及regression分别出现下面的界面

再搜索，发现可以通过神经网络工具箱来创建神经网络，比较友好的GUI界面，在输入命令里面输入nntool，就可以开始了。

点击import之后就出现下面的具体的设置神经网络参数的对话界面，
这是输入输出数据的对话窗

首先是训练数据的输入

然后点击new，创建一个新的神经网络network1，并设置其输入输出数据，包括名称，神经网络的类型以及隐含层的层数和节点数，还有隐含层及输出层的训练函数等

点击view，可以看到这是神经网络的可视化直观表达

创建好了一个network之后，点击open，可以看到一个神经网络训练，优化等的对话框，选择了输入输出数据后，点击train，神经网络开始训练，如右下方的图，可以显示动态结果

下面三个图形则是点击performance，training state以及regression而出现的

下面就是simulate，输入的数据是用来检验这个网络的数据，output改一个名字，这样就把输出数据和误差都存放起来了

在主界面上点击export就能将得到的out结果输入到matlab中并查看

下图就是输出的两个outputs结果

还在继续挖掘，to be continue……

10. 在哪能下的matlab的神经网络工具箱

MATLAB的神经自网络工具箱是内置的，如果完全安装了MATLAB，那么你可以在MATLAB的帮助页面上（帮助页面可以在Comand Window下输入'help help '(不名括单引号)，然后看Contents里有 Neural Network Toolbox。

神经网络工具箱有个教学GUI，可以在Comand Window下输nnd'(不名括单引号，小写)(因为这个教学GUI是和一本书结合的，这本书叫Neural Network Design，作者Martin T.Hagan,Howard B.Demuth，强烈推荐学习这本经典教材，会让你入门并稍有进阶)