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matlabbp神經網路工具箱

發布時間:2024-03-27 20:45:35

1. bp神經網路 matlab 工具箱怎麼調出來

有神經網路的工具箱,bp是配出來的!

2. matlab bp神經網路工具箱怎麼用

%% 訓練集/測試集產來生
% 訓練源集——用於訓練網路
P_train = ;%輸入集
T_train = ;%輸出集
% 測試集——用於測試或者使用。
P_test = ;%輸入
T_test ;
N = size(P_test,2);

%% BP神經網路創建、訓練及模擬測試

% 創建網路
net = newff(P_train,T_train,9);
% 設置訓練參數
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-3;
net.trainParam.lr = 0.01;
% 訓練網路
net = train(net,P_train,T_train);
% 模擬測試、使用。
T_test = sim(net,P_test);%得到結果。

3. 如何用MATLAB的神經網路工具箱實現三層BP網路

使用神經網路工具箱可以非常簡便地實現網路建立和訓練,實例代碼如下:

%%BP演算法
functionOut=bpnet(p,t,p_test)
%p,t為樣本需要提前組織好
globalS1
net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm');%trainlm訓練函數最有效
%net=newff(P,T,31,{'tansig','purelin'},'trainlm');%新版用法
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。

4. 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。

5. 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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你用的是matlab的神經網路工具箱吧。那是因為權值和閾值每次都是隨機初始化的專,所以結果屬就會不一樣,
你可以把隨機種子固定,即在代碼前面加上setdemorandstream(pi); 這樣每次訓練出來的結果都是一樣的了。

看來樓主是剛開始學習神經網路的,推薦一些資料給樓主:
神經網路之家 (專講神經網路的網站,有視頻下載)

matlab中文論壇的神經網路專區
數學中國的神經網路專區

較好的書:
MATLAB神經網路原理與實例精解

7. 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

8. bp神經網路matlab工具箱里每次是重新算還是迭代

每次都是重新建立網路,重新設置隨機初始權值,重新訓練,所以每次的內訓練結果都不相同。而且樣本容每次代入的順序可能也是不一樣的,所以訓練的過程也不同。如果你是做模擬,可以多進行幾次,選較好一些的結果。

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前饋網路,是目前應用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)。

9. matlab工具箱實現BP神經網路,我想在一定樣本條件下,一部分樣本訓練網路,另一部分樣本驗證網路,求指點

你需要的功能比較簡單,可以考慮直接使用MATLAB提供的神經網路圖形用戶界面(Neural Network Graphic User Interface)的功能。
在Matlab命令窗口敲nntool命令調出來,打開Network/Data管理器窗口,再點擊New,按步驟操作即可。在裡面可以設置哪些是訓練數據樣本,哪些是驗證網路泛化能力的樣本。

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