bp神經網路工具箱

㈠ 如何用MATLAB的神經網路工具箱實現三層BP網路

這是一個來自<神經網路之家>nnetinfo的例子,在matlab2012b運行後的確可以,因為網路知道的文本寬度不夠,注釋擠到第二行了,有些亂,樓主注意區分哪些是代碼哪些是注釋,
x1 =
[-3,-2.7,-2.4,-2.1,-1.8,-1.5,-1.2,-0.9,-0.6,-0.3,0,0.3,0.6,0.9,1.2,1.5,1.8]; %x1：x1 = -3:0.3:2;
x2 =
[-2,-1.8,-1.6,-1.4,-1.2,-1,-0.8,-0.6,-0.4,-0.2,-2.2204,0.2,0.4,0.6,0.8,1,1.2];%x2：x2 = -2:0.2:1.2;
y = [0.6589,0.2206,-0.1635,-0.4712,-0.6858,-0.7975,-0.8040,...

-0.7113,-0.5326,-0.2875
,0,0.3035,0.5966,0.8553,1.0600,1.1975,1.2618]; %y：
y = sin(x1)+0.2*x2.*x2;
inputData = [x1;x2]; %將x1,x2作為輸入數據

outputData = y; %將y作為輸出數據

%使用用輸入輸出數據（inputData、outputData）建立網路，

%隱節點個數設為3.其中隱層、輸出層的傳遞函數分別為tansig和purelin，使用trainlm方法訓練。
net = newff(inputData,outputData,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');

%設置一些常用參數
net.trainparam.goal = 0.0001;
%訓練目標：均方誤差低於0.0001
net.trainparam.show = 400; %每訓練400次展示一次結果
net.trainparam.epochs = 15000;
%最大訓練次數：15000.
[net,tr] = train(net,inputData,outputData);%調用matlab神經網路工具箱自帶的train函數訓練網路
simout = sim(net,inputData);
%調用matlab神經網路工具箱自帶的sim函數得到網路的預測值
figure; %新建畫圖窗口窗口
t=1:length(simout);
plot(t,y,t,simout,'r')%畫圖，對比原來的y和網路預測的y

㈡ matlab bp神經網路工具箱和程序的區別

沒區別，那些工具箱就是為了應用方便，原理還是編程

㈢ 用matlab的nntool工具箱訓練好的一個BP神經網路，下一步要怎麼做才能進行數據輸入得到相應的輸出結果

a=sim(net,x)
說實話我也菜鳥級別，你看一下最後這個函數能不能用：
其中「a」自己隨便可以設的，其實就是個代表返回值
「net」換成你訓練好的函數，
「x」換成你的輸入矩陣

㈣ matlab中bp神經網路的工具箱怎麼用，不要matlab程序，就工具箱怎麼實現問題的解決

matlab中神經網路的工具箱：輸入nntool，就會彈出一個對話框，然後你就可以根據彈出框的指示來操作。

㈤ bp神經網路matlab工具箱建模結果

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

㈥ 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

㈦ matlabBP神經網路工具箱，可以調整隱含層節點數嘛

Matlab神經網路工具箱幾乎包含了現有神經網路的最新成果，神經網路工具箱模型包括感知回器、線性網路、答BP網路、徑向基函數網路、競爭型神經網路、自組織網路和學習向量量化網路、反饋網路BP神經網路具有很強的映射能力，主要用於模式識別分類、函數逼近、函數壓縮等。下面通過實例來說明BP網路在函數逼近方面的應用需要逼近的函數是f(x)=1+sin(k*pi/2*x),其中，選擇k=2進行模擬，設置隱藏層神經元數目為n,n可以改變，便於後面觀察隱藏層節點與函數逼近能力的關系。

㈧ 關於Matlab BP神經網路工具箱nntool的數據輸入問題。

這是可以的，但是，要把兩組數據合到一個變數中，如：x=[trainx1;trainx2];作為一個輸入矩陣。

㈨ 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.