A. 用MATLAB建立bp神经网络模型，求高手，在线等
Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命念友令，很仔扰槐难一时讲全。下面仅以一个例子列举部分函数的部分用法。更多的函数和用法请仔细查阅Neural Network Toolbox的帮助文档。
例子：利用bp神经网络模型建立z=sin(x+y)的模型并检验效果
%第1步。随机生成200个采样点用于训练
x=unifrnd(-5,5,1,200);
y=unifrnd(-5,5,1,200);
z=sin(x+y);
%第2步。建立神经网络模型。其中参数一是输入数据的范围，参数二是各层神经李樱元数量，参数三是各层传递函数类型。
N=newff([-5 5;-5 5],[5,5,1],{'tansig','tansig','purelin'});
%第3步。训练。这里用批训练函数train。也可用adapt函数进行增长训练。
N=train(N,[x;y],z);
%第4步。检验训练成果。
[X,Y]=meshgrid(linspace(-5,5));
Z=sim(N,[X(:),Y(:)]');
figure
mesh(X,Y,reshape(Z,100,100));
hold on;
plot3(x,y,z,'.')
B. matlab 7.10自带的工具箱有哪些
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱
C. matlab 神经网络工具箱中的som怎么使用
使用newsom函数创建网络：
net=newsom(PR,[D1,D2,^],TFCN,DFCN,OLR,OSTEPS,TLR,TND)
PR:R个输入元素的最大值和最小值的设定值，R*2维矩阵
Di：第I层的维数，默认为[5 8]
TFCN：拓扑函数，默认为hextop
DFCN:距离函数，默认为linkdist
OLR：分类阶段学习速率，默认为0.9
OSTEPS：分类阶段的步长，默认为1000
TLR：调谐阶段的学习速率，默认为0.02
TNS:调谐阶段的领域距离，默认为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
第二个函数：newc函数
功能：该函数用于创建一个竞争层
net=newc
net=newc(PR,S,KLR,CLR)
S:神经元的数目
KLR：Kohonen学习速度，默认为0.01
CLR：Conscience学习速度，默认为0.001
net:函数返回值，一个新的竞争层。
也可以参考附件的代码，里面有一个案例是SOM神经网络的。
D. 如何使用matlab中的工具箱
工具箱已经正常安装好了，直接用就行。调用工具箱和调用内置函数没区别。
如果你想确定是不是安装成功，可以直接执行工具箱里的例子，如果结果正常就说明能正常用了。
E. 数学建模MATLAB工具箱是什么怎么用
Matlab工具箱已经成为一个系列产品，Matlab主工具箱和各种工具箱（toolbox ）。
工具箱简介
1功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能够用于多种学科。
2领域型工具箱 —— 专用型
领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（ Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（ Financial Toolbox）等等。只适用于本专业。
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Matlab常用工具箱
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
Database Toolbox——数据库工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
Virtual Reality Toolbox——虚拟现实工具箱
Wavelet Toolbox——小波工具箱
等等…….
而且每个新出的版本都在增加、更新完善。
F. 如何使用matlab中的ident工具箱进行系统辨
系统自带直接用外部或者自编需要先把文件夹拷贝tools文件夹下再设置路径 Matlab常用工具箱介绍(英汉对照) Matlab Main Toolbox--matlab主工具箱 Control System Toolbox--控制系统工具箱 Communication Toolbox--通讯工具箱 Financial Toolbox--财政金融工具箱 System Identification Toolbox--系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox--模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox--高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox--图象处理工具箱 LMI Control Toolbox--线性矩阵等式工具箱 Model predictive Control Toolbox--模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox--μ分析工具箱 Neural Network Toolbox--神经网络工具箱 Optimization Toolbox--优化工具箱 Partial Differential Toolbox--偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox--鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox--信号处理工具箱 Spline Toolbox--样条工具箱 Statistics Toolbox--统计工具箱 Symbolic Math Toolbox--符号数学工具箱 Simulink Toolbox--动态仿真工具箱 System Identification Toolbox--系统辨识工具箱 Wavele Toolbox--小波工具箱 例:控制系统工具箱包含下功能: 连续系统设计和离散系统设计 状态空间和传递函数及模型转换 时域响应(脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应) 频域响应(Bode图、Nyquist图) 根轨迹、极点配置 较常见matlab控制箱有: 控制类: 控制系统工具箱(control systems toolbox) 系统识别工具箱(system identification toolbox) 鲁棒控制工具箱(robust control toolbox) 神经网络工具箱(neural network toolbox) 频域系统识别工具箱(frequency domain system identification toolbox) 模型预测控制工具箱(model predictive control toolbox) 多变量频率设计工具箱(multivariable frequency design toolbox) 信号处理类: 信号处理工具箱(signal processing toolbox) 滤波器设计工具箱(filter design toolbox) 通信工具箱(communication toolbox) 小波分析工具箱(wavelet toolbox) 高阶谱分析工具箱(higher order spectral analysis toolbox) 其工具箱: 统计工具箱(statistics toolbox) 数学符号工具箱(symbolic math toolbox) 定点工具箱(fixed-point toolbox) 射频工具箱(RF toolbox) 1990年MathWorks软件公司Matlab提供了新控制系统模型化图形输入与仿真工具并命名Simulab使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段1992年正式命名Simulink即simu(仿真)和link(连接)matlab7.0里simulink6.0版本matlab6.5里simulink5.0版本 MATLABSIMULINK子库建模、分析各种物理和数学系统软件用框图表示系统各环节用带方向连线表示各环节输入输出关系 启动SIMULINK十分容易只需MATLAB命令窗口键入SIMULINK命令此时出现SIMULINK窗口包含七模型库分别信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库 1.信号源库 包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源其信号发生器产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形 2.输出库 包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式输出 3.离散系统库 包括五种标准模式:延迟零-极点滤波器离散传递函数离散状态空间 4.线性系统库 提供七种标准模式:加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间 5.非线性系统库 提供十三种常用标准模式:绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等 6.系统连接库 包括输入、输出、多路转换等模块用于连接其模块 7.系统扩展库 考虑系统复杂性SIMULINK另提供十二种类型扩展系统库每种又有多种模型供选择 使用时只要从各子库取出模型定义好模型参数各模型连接起来设置系统参数仿真时间、仿真步长、计算方法等SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统LinSim算法用户根据仿真要求选择适当算法 当同版本Matlab/Simulink内容有所同 另外Simulink还提供了诸航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库给快速建模提供了大便利
G. 如何使用matlab中的工具箱
使用matlab中的工具箱方法：
MATLAB自带工具箱
查看方式：
我们首先详细介绍一下MATLAB自带工具箱的使用。
在我们不熟悉一些调用工具箱的命令的时候，我们可以按照如下图所示：
在MATLAB主窗口中，点击左下角start--toolboxes,就会罗列出你的MATLAB已经安装的所有工具箱，可以根据你的需要选择你将要使用的工具箱。我们可以看到有拟合工具箱、金融工具箱、最优化工具箱等等。
调用（打开）方式：
下面我们介绍一下如何打开一个工具箱。
我们以调用拟合工具箱为例，进行详细的示例。
调用方式一：
按照如下图所示的步骤：
点击主窗口左下角start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool 单击，就可以打开拟合工具箱.
调用方式二：
在上一步中，我们在start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool ，到这里的时候，会看到在其后面有一个简写 cftool 如下图，这就是我们的拟合工具箱调用命令函数。在MATLAB主窗口中输入cftool ，回车，同样可以打开拟合工具箱。
工具箱的使用：
拟合工具箱打开之后，如下，我们就可以进行多种曲线拟合了。
关于MATLAB拟合工具箱等，一些工具箱的详细用法，由于篇幅的有限，在我的其他经验中都会陆续给出，有兴趣的可以查看。
非自带工具箱
非自带工具箱，需另外下载，然后按照一定的步骤导入，导入后一般不能像上面工具箱一样，通过界面操作，一般都通过函数使用。由于工具箱的导入有几个小的细节需要注意，所以在我的其他经验中，关于如何导入工具箱，我也进行了详细的介绍。