A. matlab工具箱中的神经网络和遗传算法要怎么调用
都是有两种调用抄方法，一种图形界面的，这个从开始菜单，然后工具，然后从里面找神经网络 neural network，遗传算法工具是 全局优化工具箱里面的，global optimization。
另外 一种通过命令行调用，这个需要你理解你都要做什么，我用神经网络举例。第一步需要先整理出输入变量和输出变量，第二步设计并初始化神经网络，第三部训练，第四部获得结果。
如果你想结合这两者，就会更加复杂，详细的你可以再问。我曾经做过用遗传算法优化神经网络的工具。
B. matlab VC混合编程调用神经网络工具箱
调用MATLAB Engine虽然可以实现对神经网络工具箱的功能，但是因为这种方法是基于C/S模式的，效率很低，而且需要在matlab下实现其功能，无法脱离matlab直接运行，所以，基于这个原因，我放弃了利用MATLAB Engine来实现混合编程。利用C++数学库虽然可以脱离MATLAB直接运行，但是C++数学库并不支持神经网络工具箱，所以，无法实现基于神经网络的混合编程。利用mcc命令虽然可以直接生成.exe文件，并可以脱离MATLAB在VC++中直接运行，但是因为其自身的诸多缺点，这种方法并不能编译神经网络函数为C++文件，所以，也无法胜任这个任务。 最后，只有COM组件这一个办法了，由于COM组件技术的强大功能，利用matlab的COM Builder工具可以实现脱离matlab的混合编程，并成功的调用了神经网络工具箱。
C. 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
D. matlab做的COM组件怎样使用神经网络工具箱
我去年下半年一直在做matlab与C++的混编。实用的就是COM组件。因为我也用到了神经网络工具箱，但是在编译过后，根本就连结不上。最后从网上找了很多的方法，都没有得以完满地解决。最后只得放弃使用工具箱函数，才能连接成功。建议你放弃使用工具箱函数用matlab一步一步的编写算法吧。这方面的现成程序网上有很多，你可以参考一下。
E. matlab调用神经网络工具箱
你的p1，p2现在是一个9*2的矩阵，要改成五种直接把你的数据输入，将p1，p2改成9*5的矩阵就可以了，如p1=[1.24 1.27 1.36 1.74 1.38;1.64 1.38 1.82 1.381.90…………];等，你的x也是一样，改成5列的。
F. 如何用c#调用Matlab神经网络的工具箱
如果是用Matlab提供的GUI界面，在命令窗口输入命令nntool回车即可。 建议不要用GUI界面，直接在代码中调用神经网络工具箱，使用更方便，参数设置更明了。神经网络工具箱提供多个函数接口，不同的神经网络对应不同的函数
G. 需要把MATLAB中的BP神经网络工具箱与自己的一个软件项目结合
这个就是C++与matlab混合编程。但是神经网络工具箱比较特别，它反盗用比较严厉。采用回传统的混答编方式，可以调用matlab自己的函数，但无法成功调用神经网络工具箱。这一点在mathwork网站上也做了说明。
以C#为例，一般混编有四种方式：
（1）利用Matlab自身编译器，目的是将m文件转换为c或c++的源代码。
（2）利用COM或.NET组件技术。通过MATLAB中的Deploy tool工具将m文件编译成dll，然后在系统中调用。
（3）利用Mideva平台。没尝试过。
（4）利用MATLAB引擎技术。该方法相当于在.NET中运行MATLAB程序，获取其结果。优点是操作简单，过程简易。缺点是需要安装Matlab软件。
如果要调用神经网络工具箱，只有使用第四种方法，即引擎技术，其他方法都不可行。这种混编方式仅仅传递参数，因此不涉及到神经网络工具箱的代码，也就没有了防盗用限制。
H. matlab的神经网络工具箱怎么用
1．神经网络
神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。
一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。
神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。这些领域包括：模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。
如今神经网络能够用来解决常规计算腿四岩越饩龅奈侍狻N颐侵饕ü飧龉ぞ呦淅唇⑹痉兜纳窬缦低常⒂τ玫焦こ獭⒔鹑诤推渌导氏钅恐腥ァ?BR>一般普遍使用有监督训练方法，但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。一些线形网络和Hopfield网络是直接设计的。总的来说，有各种各样的设计和学习方法来增强用户的选择。
神经网络领域已经有50年的历史了，但是实际的应用却是在最近15年里，如今神经网络仍快速发展着。因此，它显然不同与控制系统和最优化系统领域，它们的术语、数学理论和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常运行的建好的处理轮廓。我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具，一个能够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具，一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工具。因为这个领域和它的材料是如此新，这个工具箱将给我们解释处理过程，讲述怎样运用它们，并且举例说明它们的成功和失败。我们相信要成功和满意的使用这个工具箱，对范例和它们的应用的理解是很重要的，并且如果没有这些说明那么用户的埋怨和质询就会把我们淹没。所以如果我们包括了大量的说明性材料，请保持耐心。我们希望这些材料能对你有帮助。
这个章节在开始使用神经网络工具箱时包括了一些注释，它也描述了新的图形用户接口和新的运算法则和体系结构，并且它解释了工具箱为了使用模块化网络对象描述而增强的机动性。最后这一章给出了一个神经网络实际应用的列表并增加了一个新的文本--神经网络设计。这本书介绍了神经网络的理论和它们的设计和应用，并给出了相当可观的MATLAB和神经网络工具箱的使用。
2．准备工作
基本章节
第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如new、init、adapt和train。第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。
帮助和安装
神经网络工具箱包含在nnet目录中，键入help nnet可得到帮助主题。
工具箱包含了许多示例。每一个
I. 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。