1. BP神經網路matlab工具箱中的激勵函數（傳遞函數），訓練函數，學習函數
激勵函數用於神經元由輸入計算輸出的，而訓練函數和學習函數是基於誤差，內來修改權值和閾容值的，再就完成了一次訓練，然後繼續迭代，知道達到迭代次數或滿足精度。
然而，學習函數和訓練函數的功能貌似很相近，至於具體區別，正在糾結著我呢
2. 用MATLAB建立bp神經網路模型，求高手，在線等
Matlab神經網路工具箱提供了一系列用於建立和訓練bp神經網路模型的函數命念友令，很仔擾槐難一時講全。下面僅以一個例子列舉部分函數的部分用法。更多的函數和用法請仔細查閱Neural Network Toolbox的幫助文檔。
例子：利用bp神經網路模型建立z=sin(x+y)的模型並檢驗效果
%第1步。隨機生成200個采樣點用於訓練
x=unifrnd(-5,5,1,200);
y=unifrnd(-5,5,1,200);
z=sin(x+y);
%第2步。建立神經網路模型。其中參數一是輸入數據的范圍，參數二是各層神經李櫻元數量，參數三是各層傳遞函數類型。
N=newff([-5 5;-5 5],[5,5,1],{'tansig','tansig','purelin'});
%第3步。訓練。這里用批訓練函數train。也可用adapt函數進行增長訓練。
N=train(N,[x;y],z);
%第4步。檢驗訓練成果。
[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,'.')
3. 需要把MATLAB中的BP神經網路工具箱與自己的一個軟體項目結合
這個就是C++與matlab混合編程。但是神經網路工具箱比較特別，它反盜用比較嚴厲。採用回傳統的混答編方式，可以調用matlab自己的函數，但無法成功調用神經網路工具箱。這一點在mathwork網站上也做了說明。
以C#為例，一般混編有四種方式：
（1）利用Matlab自身編譯器，目的是將m文件轉換為c或c++的源代碼。
（2）利用COM或.NET組件技術。通過MATLAB中的Deploy tool工具將m文件編譯成dll，然後在系統中調用。
（3）利用Mideva平台。沒嘗試過。
（4）利用MATLAB引擎技術。該方法相當於在.NET中運行MATLAB程序，獲取其結果。優點是操作簡單，過程簡易。缺點是需要安裝Matlab軟體。
如果要調用神經網路工具箱，只有使用第四種方法，即引擎技術，其他方法都不可行。這種混編方式僅僅傳遞參數，因此不涉及到神經網路工具箱的代碼，也就沒有了防盜用限制。
4. 神經網路工具箱與編程實現哪個更好
首先說一下神經網路工具箱，在我剛剛接觸神經網路的時候，我就利用工具箱去解決問題，這讓我從直觀上對神經網路有了了解，大概清楚了神經網路的應用范圍以及它是如何解決實際問題的。
工具箱的優勢在於我們不用了解其內部的具體實現，更關注於模型的建立與問題的分析，也就是說，如果拋開演算法的錯誤，那麼用工具箱來解決實際問題會讓我們能把更多的精力放在實際問題的模型建立上，而不是繁瑣的演算法實現以及分析上。
其次談談編程實現神經網路，由於個人能力有限，所以只是簡單的編程實現過一些基本神經演算法，總的體會就是編程的過程讓我對演算法有了更透徹的理解，可以更深入的分析其內部運行機制，也同樣可以實現一下自己的想法，構建自己的神經網路演算法。
以上是我對兩個方法的簡單理解。那究竟哪個方法更好些呢？我個人的看法是要看使用者的目的是怎樣的。
如果使用者的目的在於解決實際問題，利用神經網路的函數逼近與擬合功能實現自己對實際問題的分析與模型求解，那我的建議就是利用神經網路工具箱，學過編程語言的人都知道，無論用什麼編程語言將一個現有的演算法編程實現達到可用的結果這一過程都是及其繁瑣與復雜的，就拿簡單的經典BP神經網路演算法來說，演算法本身的實現其實並不難，可根據不同人的能力，編出來的程序的運行效率是大不相同的，而且如果有心人看過matlab的工具箱的源碼的話，應該能發現，裡面採用的方法並不完全是純粹的BP經典演算法，一個演算法從理論到實現還要依賴與其他演算法的輔助，計算機在計算的時候難免出現的舍入誤差，保證權值的時刻改變，這都是編程人員需要考慮的問題，可能還有很多的問題
這樣的話，如果自己單人編程去實現神經網路來解決實際問題的話，整體效率就沒有使用工具箱更好。
如果使用者的目的在於分析演算法，構造新的網路的話那當然首推自己編程實現。個人的感覺就是，如果真的是自己完全編程實現的話，對演算法會有很深入的理解，在編程的調試過程中，也會領悟到很多自己從前從來沒有考慮過的問題，像權值的初始的隨機選取應該怎麼樣，將訓練樣本按什麼順序輸入等，這都是編程實現所要考慮的問題，不同的方法得到的結果會有很大的差距。
5. 直接用神經網路工具箱構建bp神經網路，希望能給個例子說明，有註解最好，本人matlab新手，謝謝
BP（Back Propagation）神經網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層專前饋網路，是目前應用屬最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。
附件就是利用神經網路工具箱構建BP神經網路進行預測的實例。如果要用可視化工具，可以在命令窗口輸入nntool.
6. matlab神經網路工具箱怎麼效果好
導入數據：選擇合適的數據，一定要選數值矩陣形式
在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述
進行訓練
在這里插入圖片描述
接下來就點next，選擇輸入輸出，Sample are是選擇以行還是列放置矩陣的，注意調整
在這里插入圖片描述
接下來一直next，在這兒點train
在這里插入圖片描述
查看結果
在這里插入圖片描述
導出代碼：再點next，直到這個界面，先勾選下面的，再點Simple Script生成代碼
在這里插入圖片描述
使用訓練好的神經網路進行預測
使用下方命令，z是需要預測的輸入變數，net就是訓練好的模型
在這里插入圖片描述
再將結果輸出成excel就行啦
在這里插入圖片描述
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ylabel('函數輸出','fontsize',12);%畫出預測結果誤差圖figureplot(error,'-*')title('BP網路預測誤差','fontsize',12)ylabel('誤差','fontsize',12)xlabel('樣本','fontsize',12)。三、訓練函數與學習函數的區別函數的輸出是權值和閾值的增量，訓練函數的輸出是訓練好的網路和訓練記錄，在訓練過程中訓練函數不斷調用學習函數修正權值和閾值，通過檢測設定的訓練步數或性能函數計算出的誤差小於設定誤差，來結束訓練。.
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net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.00001;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.showWindow=false;%阻止訓練窗口的彈出
net.trainParam.showCommandLine=false;%阻止訓練窗口的彈出
net=train(net,p,t);
Out=sim(net,p_test);
end
上面的代碼不完整，完整的帶訓練樣本數據的程序見附件。
8. 如何使用matlab中的工具箱
上面的最優答案廢話有點多，我補充一個簡潔版答案：
一、自帶工具箱：
直接使用。都在toolbox文件夾內，而且默認早已設定完畢。
二、非自帶工具箱：
按照這個步驟：
1）下載並解壓；
2）復制到matlab安裝目錄下的toolbox文件夾內（當然也可以放到別處~）；
3）在matlab的菜單：file-set path中，添加路徑，要求是連同子文件夾一同添加，路徑就是剛才你放置文件夾的地方。設定好了記得save。
4）完畢！