bp神经网络工具箱

㈠ 如何用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络

这是一个来自<神经网络之家>nnetinfo的例子,在matlab2012b运行后的确可以,因为网络知道的文本宽度不够,注释挤到第二行了,有些乱,楼主注意区分哪些是代码哪些是注释,
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]; %将x1,x2作为输入数据

outputData = y; %将y作为输出数据

%使用用输入输出数据（inputData、outputData）建立网络，

%隐节点个数设为3.其中隐层、输出层的传递函数分别为tansig和purelin，使用trainlm方法训练。
net = newff(inputData,outputData,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');

%设置一些常用参数
net.trainparam.goal = 0.0001;
%训练目标：均方误差低于0.0001
net.trainparam.show = 400; %每训练400次展示一次结果
net.trainparam.epochs = 15000;
%最大训练次数：15000.
[net,tr] = train(net,inputData,outputData);%调用matlab神经网络工具箱自带的train函数训练网络
simout = sim(net,inputData);
%调用matlab神经网络工具箱自带的sim函数得到网络的预测值
figure; %新建画图窗口窗口
t=1:length(simout);
plot(t,y,t,simout,'r')%画图，对比原来的y和网络预测的y

㈡ matlab bp神经网络工具箱和程序的区别

没区别，那些工具箱就是为了应用方便，原理还是编程

㈢ 用matlab的nntool工具箱训练好的一个BP神经网络，下一步要怎么做才能进行数据输入得到相应的输出结果

a=sim(net,x)
说实话我也菜鸟级别，你看一下最后这个函数能不能用：
其中“a”自己随便可以设的，其实就是个代表返回值
“net”换成你训练好的函数，
“x”换成你的输入矩阵

㈣ 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

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。

㈤ bp神经网络matlab工具箱建模结果

你用的是matlab的神经网络工具箱吧。那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的专，所以结果属就会不一样，
你可以把随机种子固定，即在代码前面加上setdemorandstream(pi); 这样每次训练出来的结果都是一样的了。

看来楼主是刚开始学习神经网络的，推荐一些资料给楼主：
神经网络之家 （专讲神经网络的网站，有视频下载）

matlab中文论坛的神经网络专区
数学中国的神经网络专区

较好的书：
MATLAB神经网络原理与实例精解

㈥ BP神经网络matlab工具箱中的激励函数（传递函数），训练函数，学习函数

激励函数用于神经元由输入计算输出的，而训练函数和学习函数是基于误差，内来修改权值和阈容值的，再就完成了一次训练，然后继续迭代，知道达到迭代次数或满足精度。
然而，学习函数和训练函数的功能貌似很相近，至于具体区别，正在纠结着我呢

㈦ matlabBP神经网络工具箱，可以调整隐含层节点数嘛

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回器、线性网络、答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。

㈧ 关于Matlab BP神经网络工具箱nntool的数据输入问题。

这是可以的，但是，要把两组数据合到一个变量中，如：x=[trainx1;trainx2];作为一个输入矩阵。

㈨ 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

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专前馈网络，是目前应用属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.