⑴ matlab怎么打开神经网络工具箱
1单击Apps，在搜索框中输入neu，下方出现了所有神经网络工具箱。neural net fitting 是我们要使回用的神答经网络拟合工具箱。
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在下界面中点击next
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单击load example data set，得到我们需要的测试数据。
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单击import
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单击next
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单击next
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数字“10”表示有10个隐含层。单击next。
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单击train，开始训练。
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训练过程跳出的小窗口。
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训练结果。其中MSE表示均方差，R 表示相关系数。单击next。
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这里可以调整神经网络，也可以再次训练。单击next。
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在这里，可以保存结果。如果不需要，直接finish。
⑵ 如何用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络
使用神经网络工具箱可以非常简便地实现网络建立和训练，实例代码如下：
%%BP算法
functionOut=bpnet(p,t,p_test)
%p,t为样本需要提前组织好
globalS1
net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm');%trainlm训练函数最有效
%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;%阻止训练窗口的弹出
net.trainParam.showCommandLine=false;%阻止训练窗口的弹出
net=train(net,p,t);
Out=sim(net,p_test);
end
上面的代码不完整，完整的带训练样本数据的程序见附件。
⑶ matlab 神经网络工具箱中的som怎么使用
使用newsom函数创建网络：
net=newsom(PR,[D1,D2,^],TFCN,DFCN,OLR,OSTEPS,TLR,TND)
PR:R个输入元素的最大值和最小值的设定值，R*2维矩阵
Di：第I层的维数，默认为[5 8]
TFCN：拓扑函数，默认为hextop
DFCN:距离函数，默认为linkdist
OLR：分类阶段学习速率，默认为0.9
OSTEPS：分类阶段的步长，默认为1000
TLR：调谐阶段的学习速率，默认为0.02
TNS:调谐阶段的领域距离，默认为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
第二个函数：newc函数
功能：该函数用于创建一个竞争层
net=newc
net=newc(PR,S,KLR,CLR)
S:神经元的数目
KLR：Kohonen学习速度，默认为0.01
CLR：Conscience学习速度，默认为0.001
net:函数返回值，一个新的竞争层。
也可以参考附件的代码，里面有一个案例是SOM神经网络的。
⑷ matlab bp神经网络工具箱怎么用
%% 训练集/测试集产来生
% 训练源集——用于训练网络
P_train = ;%输入集
T_train = ;%输出集
% 测试集——用于测试或者使用。
P_test = ;%输入
T_test ;
N = size(P_test,2);
%% BP神经网络创建、训练及仿真测试
% 创建网络
net = newff(P_train,T_train,9);
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-3;
net.trainParam.lr = 0.01;
% 训练网络
net = train(net,P_train,T_train);
% 仿真测试、使用。
T_test = sim(net,P_test);%得到结果。