matlab神经网络工具箱

A. MATLAB工具箱中神经网络RBF工具箱怎么下载啊

我也发现这个论坛的一个缺陷，就是很少接受matlab中各个工具箱的使用操作，专都在大谈高深的函数，让属我们这些菜鸟看的云里雾里，就是不知道怎么使用软件自带的工具箱。我买了神经网络的书，也买了视频，看完了还是不知道软件中神经网络工具箱怎么使用，神经网络的工具箱能否修改程序。看了很多论坛资料，都没有软件操作方面的详细资料，多是些蜻蜓点水介绍。

B. 如何使用matlab神经网络工具箱

为了看懂师兄的文章中使用的方法，研究了一下神经网络
昨天花了一天的时间查怎么写程序，但是费了半天劲，不能运行，网络知道里倒是有一个，可以运行的，先贴着做标本

% 生成训练样本集
clear all;
clc;
P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5;
110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2;
110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5;
220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1;
220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5;
110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5;
110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5];
0 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2];
T=[54248 162787 168380 314797;
28614 63958 69637 82898;
86002 402710 644415 328084;
230802 445102 362823 335913;
60257 127892 76753 73541;
34615 93532 80762 110049;
56783 172907 164548 144040];
@907 117437 120368 130179];
m=max(max(P));
n=max(max(T));
P=P'/m;
T=T'/n;
%-------------------------------------------------------------------------%
pr(1:9,1)=0; %输入矢量的取值范围矩阵
pr(1:9,2)=1;
bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm');
%建立BP神经网络， 12个隐层神经元，4个输出神经元
%tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数
%tranferFcn属性 'logsig' 输出层采用Sigmoid传输函数
%trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数
%learn属性 'learngdm' 附加动量因子的梯度下降学习函数
net.trainParam.epochs=1000;%允许最大训练步数2000步
net.trainParam.goal=0.001; %训练目标最小误差0.001
net.trainParam.show=10; %每间隔100步显示一次训练结果
net.trainParam.lr=0.05; %学习速率0.05
bpnet=train(bpnet,P,T);
%-------------------------------------------------------------------------
p=[110 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2];
p=p'/m;
r=sim(bpnet,p);
R=r'*n;
display(R);

运行的结果是出现这样的界面

点击performance，training state，以及regression分别出现下面的界面

再搜索，发现可以通过神经网络工具箱来创建神经网络，比较友好的GUI界面，在输入命令里面输入nntool，就可以开始了。

点击import之后就出现下面的具体的设置神经网络参数的对话界面，
这是输入输出数据的对话窗

首先是训练数据的输入

然后点击new，创建一个新的神经网络network1，并设置其输入输出数据，包括名称，神经网络的类型以及隐含层的层数和节点数，还有隐含层及输出层的训练函数等

点击view，可以看到这是神经网络的可视化直观表达

创建好了一个network之后，点击open，可以看到一个神经网络训练，优化等的对话框，选择了输入输出数据后，点击train，神经网络开始训练，如右下方的图，可以显示动态结果

C. matlab神经网络工具箱训练出来的函数，怎么输出得到函数代码段

这样：

clear;

%输入数据矩阵

p1=zeros(1,1000);

p2=zeros(1,1000);

%填充数据

for i=1:1000

p1(i)=rand;

p2(i)=rand;

end

%输入层有两个，样本数为1000

p=[p1;p2];

%目标（输出）数据矩阵，待拟合的关系为简单的三角函数

t = cos(pi*p1)+sin(pi*p2);

%对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理

[pn, inputStr] = mapminmax(p);

[tn, outputStr] = mapminmax(t);

%建立BP神经网络

net = newff(pn, tn, [200,10]);

%每10轮回显示一次结果

net.trainParam.show = 10;

%最大训练次数

net.trainParam.epochs = 5000;

%网络的学习速率

net.trainParam.lr = 0.05;

%训练网络所要达到的目标误差

net.trainParam.goal = 10^(-8);

%网络误差如果连续6次迭代都没变化，则matlab会默认终止训练。为了让程序继续运行，用以下命令取消这条设置

net.divideFcn = '';

%开始训练网络

net = train(net, pn, tn);

%训练完网络后要求网络的权值w和阈值b

%获取网络权值、阈值

netiw = net.iw;

netlw = net.lw;

netb = net.b;

w1 = net.iw{1,1}; %输入层到隐层1的权值

b1 = net.b{1} ; %输入层到隐层1的阈值

w2 = net.lw{2,1}; %隐层1到隐层2的权值

b2 = net.b{2} ; %隐层1到隐层2的阈值

w3 = net.lw{3,2}; %隐层2到输出层的权值

b3 = net.b{3} ;%隐层2到输出层的阈值

%在默认的训练函数下，拟合公式为，y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;

%用公式计算测试数据[x1;x2]的输出，输入要归一化，输出反归一化

in = mapminmax('apply',[x1;x2],inputStr);

y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;

y1=mapminmax('reverse',y,outputStr);

%用bp神经网络验证计算结果

out = sim(net,in);

out1=mapminmax('reverse',out,outputStr);

(3)matlab神经网络工具箱扩展阅读：

注意事项

一、训练函数

1、traingd

Name：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ）

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent.

2、traingda

Name：Gradient descentwith adaptive learning rate backpropagation(自适应学习率的t梯度下降反向传播算法)

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent with adaptive learning rate.it will return a trained net (net) and the trianing record (tr).

3、traingdx (newelm函数默认的训练函数)

name:Gradient descent with momentum and adaptive learning rate backpropagation(带动量的梯度下降的自适应学习率的反向传播算法)

Description：triangdx is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent momentumand an adaptive learning rate.it will return a trained net (net) and the trianing record (tr).

4、trainlm

Name：Levenberg-Marquardtbackpropagation（L-M反向传播算法）

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according toLevenberg-Marquardt optimization.it will return a trained net (net) and the trianing record (tr).

注：更多的训练算法请用matlab的help命令查看。

二、学习函数

1、learngd

Name：Gradient descent weight and bias learning function（梯度下降的权值和阈值学习函数）

Description：learngd is the gradient descentweight and bias learning function, it willreturn theweight change dWand a new learning state.

2、learngdm

Name：Gradient descentwith momentumweight and bias learning function（带动量的梯度下降的权值和阈值学习函数）

Description：learngd is the gradient descentwith momentumweight and bias learning function, it willreturn the weight change dW and a new learning state.

注：更多的学习函数用matlab的help命令查看。

三、训练函数与学习函数的区别

函数的输出是权值和阈值的增量，训练函数的输出是训练好的网络和训练记录，在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值，通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差，来结束训练。

或者这么说：训练函数是全局调整权值和阈值，考虑的是整体误差的最小。学习函数是局部调整权值和阈值，考虑的是单个神经元误差的最小。

它的基本思想是学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。

正向传播时，输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。

反向传播时，将输出以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据。

D. 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。

E. 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

F. 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。

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。

G. 用matlab神经网络工具箱构建RBF神经网络，跪求源程序！

希望对您有用
clc
clear
close all

%---------------------------------------------------
% 产生训练样本与测试样本，每一列为一个样本

P1 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
T1 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)];

P2 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
T2 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)];

%---------------------------------------------------
% 归一化

[PN1,minp,maxp] = premnmx(P1);
PN2 = tramnmx(P2,minp,maxp);

%---------------------------------------------------
% 训练

switch 2
case 1

% 神经元数是训练样本个数
spread = 1; % 此值越大,覆盖的函数值就大(默认为1)
net = newrbe(PN1,T1,spread);

case 2

% 神经元数逐步增加,最多就是训练样本个数
goal = 1e-4; % 训练误差的平方和(默认为0)
spread = 1; % 此值越大,需要的神经元就越少(默认为1)
MN = size(PN1,2); % 最大神经元数(默认为训练样本个数)
DF = 1; % 显示间隔(默认为25)
net = newrb(PN1,T1,goal,spread,MN,DF);

case 3

spread = 1; % 此值越大,需要的神经元就越少(默认为1)
net = newgrnn(PN1,T1,spread);

end

%---------------------------------------------------
% 测试

Y1 = sim(net,PN1); % 训练样本实际输出
Y2 = sim(net,PN2); % 测试样本实际输出

Y1 = full(compet(Y1)); % 竞争输出
Y2 = full(compet(Y2));

%---------------------------------------------------
% 结果统计

Result = ~sum(abs(T1-Y1)) % 正确分类显示为1
Percent1 = sum(Result)/length(Result) % 训练样本正确分类率

Result = ~sum(abs(T2-Y2)) % 正确分类显示为1
Percent2 = sum(Result)/length(Result) % 测试样本正确分类率

H. matlab怎么打开神经网络工具箱

matlab怎么打开神经网络工具箱？可以在命令窗口中，输入
>>
nftool
%回车
得到Neural
Network
Fitting
Tool
神经网络工具箱图形用户界面

I. 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。