一.使用matlab2010b以后的版本会有完整的神经网络工具箱,使用nnstart可以调出toolbox,然后选择需要的功能,导入数据,选择训练参数和每层神经元个数,最后训练会输出网络与结果. 二. >> help nnet   神经网络工具箱   版本7.0(R2010b中)03月 - 2010     图形用户界面功能.     nnstart - 神经网络的启动界面     nctool - 神经网络分类工具     nftool - 神经网络拟合工具     nntraintool

概述: 1 人工神经网络介绍 2 人工神经元 3 MATLAB神经网络工具箱 4 感知器神经网络 5 感知器神经网络 5.1 设计实例分析 clear all; close all; P=[ ; ]; T=[ ]; %建立神经网络 net=newp(minmax(P),,'hardlim','learnp'); %对神经网络进行训练,net是建立网络,P是输入向量,T是目标向量 net=train(net,P,T); %对网络进行仿真 Y=sim(net,P); %绘制建模点 plotpv(P,

1.神经网络设计的流程 2.神经网络设计四个层次 3.神经网络模型 4.神经网络结构 5.创建神经网络对象 6.配置神经网络的输入输出 7.理解神经网络工具箱的数据结构 8.神经网络训练 1.神经网络设计的流程 神经网络设计可以分为七个步骤: a. 采集数据 b. 创建网络 c. 配置网络参数 d. 初始化权重和偏置 e. 训练神经网络 f. 验证网络 g. 使用网络 2.神经网络设计四个层次 这里的层次主要只Matlab的神经网络工具箱和相关命令 a. 第一层是“Getting Started

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,百度知道里倒是有一个,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

螃蟹的分类 这个例子的目的是根据螃蟹的品种.背壳的长宽等等属性来判断螃蟹的性别,雄性还是雌性. 训练数据一共有六个属性: species, frontallip, rearwidth, length, width and depth. 这里每个属性所对应的是螃蟹哪一部分的真实性状并不是关键.我们关心的只是已知样本是6维的向量,输出是0/1值, 求分类效果最好的网络模型. 首先载入样本数据 [x,t] = crab_dataset;% size(x) = [6, 200];% size(t) =

0. 其他处理 计时: tic net = train(net, X, y); toc 1. 一个简单的 demo(单层感知器) P = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0; 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0; 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]; % 每一列表示一个输入样本 T = [-1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, -1]; % 表示输出值 p = [0, 1; 0, 1; 0, 1]; % 每一行表示参数的取值范围 t = 1; % 输出值

1.神经网络工具箱概述 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器.线性网络.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.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含

各位会员大家好,大家关心的问题,我已经大部分得到答案. 10月25号-27号我访问了MathWorks公司在波士顿的总部,大家经常关心的问题,我大部分都得到了答案. 关于神经网络工具箱,我与Matlab神经网络工具箱首席架构师Dan (注:Dan也是符号工具箱的首席架构师)交谈了近1小时,他给我介绍了为什么MathWorks公司不能提供神经网络工具下编译的原因,以及在特殊情况下,如果编译神经网络工具箱方法. 一:为什么神经网络工具箱不能编译? 答:对于神经网络工具箱来说,其精髓为网络的训练过程(

% 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

教程内容:<MATLAB神经网络原理与实例精解>随书附带源程序.rar9.随机神经网络.rar8.反馈神经网络.rar7.自组织竞争神经网络.rar6.径向基函数网络.rar5.BP神经网络.rar4.线性神经网络.rar3.单层感知器.rar2.MATLAB函数与神经网络工具箱.rar11.神经网络应用实例.rar10.用GUI设计神经网络.rar1.神经网络概述与MATLAB快速入门.rar下载地址:http://www.fu83.cn/thread-323-1-1.html

关于如何使用nntool神经网络工具箱进行“数据训练”的方法: 1. 在命令窗口键入nntool命令打开神经网络工具箱: 2. 点击Import按钮两次,分别把输入向量和目标输出加入到对应的窗口([Inputs]和[Targets])中,有两种可供选择的加入对象(点击Import后可以看见),一种是把当前工作区中的某个矩阵加入,另一种是通过.mat文件读入: 3. 点击[New Network]按钮,填入各参数:(以最常用的带一个隐层的3层神经网络为例说明,下面没有列出的参数表示使用默认值就可以

2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s

MATLAB地图工具箱学习总结(四)自定义投影 这是本系列的最后一篇文章,准备给大家讲讲自定义投影怎么做.在做这项作业的时候,自己也是花了不少时间,将所有地图投影源文件都看了一遍,简单分析了一下源代码,就开始着手修改了.虽然也曾画出了一些奇形怪状的“艺术品”,但最终还是找到了画图的一些诀窍,使得自定义出来的投影即使会有bug,但大体上还算能看得过去. 在这里呢,我就想以最简单的一个地图投影源文件开始介绍怎么修改. 首先,让我们找到自己MATLAB安装目录,依次点击toolbox->map->m

MATLAB地图工具箱学习总结(三)地图工具箱的基本知识 今天想要介绍的是一些比较基础的函数.了解了这些函数,地图投影的基本概念才能真正明白.而要想继续研究MATLAB中有关地图投影的函数,尤其是未来我要提到的投影文件源代码,知晓这些函数的功能必不可少.本篇文章将会罗列三个案例,并在后面一一进行讲解. 1                    作业案例:地图投影作业1 这次的案例从作业1开始.作业1是要求计算出地球椭球体的一些基本参数,包括子午圈曲率半径.卯酉圈曲率半径.平均曲率半径和纬圈半径等

MATLAB地图工具箱学习总结(二)大圆和恒向线 今天要和大家谈一谈大圆.恒向线航道的画法.还是先从案例开始说起,再分别介绍相关的函数. 1                    作业案例:地图投影作业6 在作业6中,李老师要求我们画出两点间的大圆航线.恒定线航线和两者混合的航线.我一开始没有找到gcwaypts函数,导致自己花了一点时间编写了一段代码实现,但效果并不好,存在误差.后来找到了神奇的gcwaypts函数,一切也就迎刃而解.在本文中,我将会把两种方法都简单介绍一下. 首先是gcway

MATLAB地图工具箱学习总结(一)从地图投影说起 前言 本学期地图投影课上,李连营老师建议我们使用MATLAB完成每周的作业.从大二上学期开始接触MATLAB学习数学运算和地理数据处理的我,自然不会放过这次机会,每周找了点时间好好研究了一下,把作业比较轻松地就搞定了.不过由于网上相关的教程.资料比较少,在夹杂了多种专业词汇的同时,又没有中文翻译,也是让人感到头疼.在此想总结一下相关的函数,以帮助其他需要使用工具箱的人.作为一个学生,我所接触的仅仅是皮毛,也必然会有一些错误,希望看到的人能够指出

<精通Matlab神经网络>书中示例10-16,在创建BP网络时,原来的写法是: net = newff(minmax(alphabet),[S1 S2],{'logsig' 'logsig'},'traingdx'); 因为运行过程中有提示,自然想改成新写法(参考之前的随笔<MATLAB神经网络函数NEWFF()新旧用法差异>): net = newff(alphabet, targets, S1, {'logsig', 'logsig'}, 'traingdx'); net.d

之前一直听说matlab代码可以转C和C++代码,但是一直都没有时间尝试,最近闲着无聊,就想来试试如何转换,上网查了很多资料,照着做下去,发现都有一些问题,之后自己琢磨了很久,终于将一个很简单的例子给做通了,现在将我在配置过程中遇到的问题以及我的解决方法写出来和大家分享. 首先是mex -setup命令的配置.很多人在输入mex -setup的时候都显示缺少编译的SDK,这个时候需要我们自己下载安装一个gcc编译器,推荐使用TDM-GCC MINGW,下载地址为https://sourcefor

D:\Program Files\MATLAB\R2012b\toolbox\stats\stats MATLAB统计工具箱包括概率分布.方差分析.假设检验.分布检验.非参数检验.回归分析.判别分析.主成分分析.因子分析.系统聚类分析.K均值聚类分析.试验设计.决策树.多元方差分析.统计过程控制和统计图形绘制等.优化工具箱包括无约束最优化.有约束最优化.二次规划.多目标规划.最大最小化.半元限问题.方程求解以及大型优化问题的求解等. 表Ⅰ-1  概率密度函数 betapdf 贝塔分布的概率密度函

reference: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fc890a20102v6pm.html   需要用一些地图工具,arcgis懒得装了,GMT(generic mapping tools)太复杂,因此搜到了m_map, 正好是MATLAB的工具箱.于是研究了一晚上.   一.m_map 工具箱的安装   https://www.eoas.ubc.ca/~rich/map.html (若打不开链接,需要逐级访问) 以上网址是m_map工具箱的网站,找到m_ma