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神经网络工具箱的结果保存在哪

发布时间:2022-07-26 06:30:52

① 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。

② bp神经网络matlab工具箱建模结果

你用的是matlab的神经网络工具箱吧。那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的专,所以结果属就会不一样,
你可以把随机种子固定,即在代码前面加上setdemorandstream(pi); 这样每次训练出来的结果都是一样的了。

看来楼主是刚开始学习神经网络的,推荐一些资料给楼主:
神经网络之家 (专讲神经网络的网站,有视频下载)

matlab中文论坛的神经网络专区
数学中国的神经网络专区

较好的书:
MATLAB神经网络原理与实例精解

③ 如何保存训练好的神经网络

你建的网络名不是net吧

④ 关于matlab神经网络工具箱的问题

在工具箱中点击“new network”,按需求建立神经网络后,在network中点击已有的神经网络,在点击“networks only”中的training.在新出现的对话框中simulink可看到隐层,weight中可设置权值。

⑤ MATLAB神经网络中,多次训练后NET怎么保存

它不过是个结构体,你在当前变量那个框框里找到它->右击->保存为.mat,下次用的时候点load再加载回来就成了(以上操作亦可用 save load 命令在代码里实现),不行的话直保存net的参数,下回用的时候在拿出来赋给新建的net。

⑥ 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……

⑦ MATLAB7.0神经网络工具箱在哪能找到

安装matlab的时候就默认安装了所有的工具箱,包括神经网络直接可以调用里面的函数。258-557-749

⑧ 用matlab的nntool工具箱训练好的一个BP神经网络,下一步要怎么做才能进行数据输入得到相应的输出结果

a=sim(net,x)
说实话我也菜鸟级别,你看一下最后这个函数能不能用:
其中“a”自己随便可以设的,其实就是个代表返回值
“net”换成你训练好的函数,
“x”换成你的输入矩阵

⑨ 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。

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