⑴ matlab怎麼打開神經網路工具箱
1單擊Apps，在搜索框中輸入neu，下方出現了所有神經網路工具箱。neural net fitting 是我們要使回用的神答經網路擬合工具箱。
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在下界面中點擊next
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單擊load example data set，得到我們需要的測試數據。
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單擊import
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單擊next
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單擊next
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數字「10」表示有10個隱含層。單擊next。
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單擊train，開始訓練。
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訓練過程跳出的小窗口。
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訓練結果。其中MSE表示均方差，R 表示相關系數。單擊next。
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這里可以調整神經網路，也可以再次訓練。單擊next。
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在這里，可以保存結果。如果不需要，直接finish。
⑵ 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。
⑶ matlab 神經網路工具箱中的som怎麼使用
使用newsom函數創建網路：
net=newsom(PR,[D1,D2,^],TFCN,DFCN,OLR,OSTEPS,TLR,TND)
PR:R個輸入元素的最大值和最小值的設定值，R*2維矩陣
Di：第I層的維數，默認為[5 8]
TFCN：拓撲函數，默認為hextop
DFCN:距離函數，默認為linkdist
OLR：分類階段學習速率，默認為0.9
OSTEPS：分類階段的步長，默認為1000
TLR：調諧階段的學習速率，默認為0.02
TNS:調諧階段的領域距離，默認為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
第二個函數：newc函數
功能：該函數用於創建一個競爭層
net=newc
net=newc(PR,S,KLR,CLR)
S:神經元的數目
KLR：Kohonen學習速度，默認為0.01
CLR：Conscience學習速度，默認為0.001
net:函數返回值，一個新的競爭層。
也可以參考附件的代碼，裡面有一個案例是SOM神經網路的。
⑷ 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。