matlab中bp神经网络工具箱
作者&投稿：嬴贸 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
归转19528509769问： matlab bp神经网络工具箱怎么用 - ？
自流井区扎鲁回答： %% 训练集/测试集产生 % 训练集——用于训练网络 P_train = ;%输入集 T_train = ;%输出集 % 测试集——用于测试或者使用. P_test = ;%输入 T_test ; N = size(P_test,2);%% BP神经网络创建、训练及仿真测试% 创建网络 net = newff(P_...
归转19528509769问： 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? - ？
自流井区扎鲁回答： 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.
归转19528509769问： matlab的BP神经网络哦工具箱在哪?？
自流井区扎鲁回答： 打开matlab 在命令窗口输入nntool 回车开始菜单里也有goodluck
归转19528509769问： matlab神经网络工具箱分别怎么用 - ？
自流井区扎鲁回答： 1单击Apps,在搜索框中输入neu,下方出现了所有神经网络工具箱.neural net fitting 是我们要使用的神经网络拟合工具箱. 2 在下界面中点击next 3 单击load example data set,得到我们需要的测试数据.
归转19528509769问： matlabBP神经网络工具箱,可以调整隐含层节点数嘛? - ？
自流井区扎鲁回答： Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器、线性网络、BP网络、径向基函数网络、竞争型神经网络、自组织网络和学习向量量化网络、反馈网络BP神经网络具有很强的映射能力,主要用于模式识别分类、函数逼近、函数压缩等.下面通过实例来说明BP网络在函数逼近方面的应用需要逼近的函数是f(x)=1+sin(k*pi/2*x),其中,选择k=2进行仿真,设置隐藏层神经元数目为n,n可以改变,便于后面观察隐藏层节点与函数逼近能力的关系.
归转19528509769问： 在matlab神经网络工具箱中,可以实现BP神经网络和RBF神经网络吗 - ？
自流井区扎鲁回答： 使用matlab2010b以后的版本会有完整的神经网络工具箱,使用nnstart可以调出toolbox,然后选择需要的功能,导入数据,选择训练参数和每层神经元个数,最后训练会输出网络与结果
归转19528509769问： matlab怎么打开神经网络工具箱 - ？
自流井区扎鲁回答： 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,例如BP神...
归转19528509769问： 直接用神经网络工具箱构建bp神经网络,希望能给个例子说明,有注解最好,本人matlab新手,谢谢 - ？
自流井区扎鲁回答： BP(Back Propagation)神经网络是1986年由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). 附件就是利用神经网络工具箱构建BP神经网络进行预测的实例.如果要用可视化工具,可以在命令窗口输入nntool.
归转19528509769问： 用MATLAB建立bp神经网络模型,求高手,在线等？
自流井区扎鲁回答： 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令,很难一时讲全.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=...
归转19528509769问： matlab工具箱实现BP神经网络,我想在一定样本条件下,一部分样本训练网络,另一部分样本验证网络,求指点 - ？
自流井区扎鲁回答： 你需要的功能比较简单,可以考虑直接使用MATLAB提供的神经网络图形用户界面(Neural Network Graphic User Interface)的功能.在Matlab命令窗口敲nntool命令调出来,打开Network/Data管理器窗口,再点击New,按步骤操作即可.在里面可以设置哪些是训练数据样本,哪些是验证网络泛化能力的样本.
