调用matlab神经网络工具箱

『壹』 matlab神经网络工具箱怎么预测各个英文代码

1、准备一个数据集，其中包含输入数据和相应的输出数据。
2、使用MATLAB的神经网络工具箱创建一个神经网络。
3、通过输入数据和输出数据训练神经网络。
4、使用训练好的神经网络对新的输入数据进行预测即可。

『贰』 matlab怎么打开神经网络工具箱

『叁』 MATLAB神经网络拟合工具箱Neural Net Fitting实现回归预测

本文讲解在MATLAB软件中利用神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱实现回归预测的具体方法。首先，导入数据时通过readtable()函数从Excel读取数据，随后将因变量Y与自变量X准备就绪。对于多个自变量，需合并放置于单一变量X中。

接着，运行MATLAB软件并选择“APP”→“Neural Net Fitting”打开工具箱。在“Neural Network Start”界面，选择输入与输出数据。通过鼠标在MATLAB工作区找到对应变量，确保数据维度正确设置。

继续点击“Next”，进入数据集划分界面。在此选择验证集与测试集比例，一般数据量少时采用6:2:2比例，数据量大时则为98:1:1，依据实际情况调整。

接着，点击“Next”进入神经网络结构配置界面。仅能配置隐藏层神经元数量，默认为1层，不能修改。对于隐藏层数量，建议先填写默认值10，根据模型精度与运行时间进行二次调整。

点击“Next”后，进入神经网络模型训练界面。选择训练算法，提供三种选项：Levenberg-Marquardt算法、Bayesian regularization算法、Scaled conjugate gradient backpropagation算法。结合数据特性，一般优先选择Levenberg-Marquardt算法。

训练模型后，界面显示训练结果窗口与精度评定指标数值。如对模型不满意，可多次重复训练并调整参数重新构建模型。若模型基本满意，点击“Next”进入模型调整界面，可进一步优化模型。

继续点击“Next”，进入解决方案部署界面。此界面提供代码生成、关键参数保存等功能。选择“Generate Scripts”自动生成MATLAB代码，简化后续模型训练。在“Save Data to Workspace”中保存模型参数，以便未来直接调用模型。

保存完毕后，点击“Finish”退出神经网络拟合工具箱。系统若未保存任何代码或参数，会弹出提示确认退出。

『肆』 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 是我们要使用的神经网络拟合工具箱。
2
在下界面中点击next
3
单击load example data set，得到我们需要的测试数据。
4
单击import
5
单击next
6
单击next
7
数字“10”表示有10个隐含层。单击next。
8
单击train，开始训练。
9
训练过程跳出的小窗口。
10
训练结果。其中MSE表示均方差，R 表示相关系数。单击next。
11
这里可以调整神经网络，也可以再次训练。单击next。
12
在这里，可以保存结果。如果不需要，直接finish。

『伍』 如何用c#调用Matlab神经网络的工具箱

把问题描述清楚些,或许能帮助你解决。
具体如下：
1.m文件
function net = TrainNN(input, output)
x = input';
y = output';
net = newrb(x,y);

2.C#调用代码
MWArray net = cla.TrainNN((MWNumericArray)inputData, (MWNumericArray)outputData);
其中inputData是double[100,2]数组，outputData是double[100,1]数组

3.调用异常
??? Undefined function or method 'newrb' for input arguments of type 'double'.
Error in ==> TrainNN at 5
System.Exception:
... MWMCR::EvaluateFunction error ...
Undefined function or method 'newrb' for input arguments of type 'double'.
Error in =>TrainNN.m at 5.

『陆』 matlab工具箱中的神经网络和遗传算法要怎么调用

都是有两种调用抄方法，一种图形界面的，这个从开始菜单，然后工具，然后从里面找神经网络 neural network，遗传算法工具是 全局优化工具箱里面的，global optimization。
另外 一种通过命令行调用，这个需要你理解你都要做什么，我用神经网络举例。第一步需要先整理出输入变量和输出变量，第二步设计并初始化神经网络，第三部训练，第四部获得结果。
如果你想结合这两者，就会更加复杂，详细的你可以再问。我曾经做过用遗传算法优化神经网络的工具。