matlab神经网络应用设计,神经网络及其matlab实现

Matlab里的神经网络是什么意思啊，我是新手，谁能简单通俗地解释下啊？谢谢了！！！

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所谓神经网络算法顾名思义是模拟生物神经网络而产生的一种算法，首先需要用一些已知的数据输入到神经网络中，使它知道什么样的数据属于哪一类（训练），然后将未知的数据输入进去，神经网络通过已知的数据对其进行判断来完成分类（分类）。

可以用来进行图像识别、分类；数据预测；曲线拟合等。推荐找本机器学习，人工智能方面的书看。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

matlab 神经网络

能问这个问题，我假设前提，你对神经网络有一定认识，所以简单回答如下：函数newff建立一个可训练的前馈网络文案狗。函数newrb建立一个径向基网络。

函数newlvq建立一个向量量化神经网络没搞懂这借个神经网络是啥东西的话，最好自己找本智能算法的书看看。

matlab的神经网络工具箱怎么用

1．神经网络神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。

一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。

作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。这些领域包括：模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。

如今神经网络能够用来解决常规计算腿四岩越饩龅奈侍狻N颐侵饕ü飧龉ぞ呦淅唇⑹痉兜纳窬缦低常⒂τ玫焦こ獭⒔鹑诤推渌导氏钅恐腥ァ?BR>一般普遍使用有监督训练方法，但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。

无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。一些线形网络和Hopfield网络是直接设计的。总的来说，有各种各样的设计和学习方法来增强用户的选择。

神经网络领域已经有50年的历史了，但是实际的应用却是在最近15年里，如今神经网络仍快速发展着。因此，它显然不同与控制系统和最优化系统领域，它们的术语、数学理论和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。

我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常运行的建好的处理轮廓。

我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具，一个能够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具，一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工具。

因为这个领域和它的材料是如此新，这个工具箱将给我们解释处理过程，讲述怎样运用它们，并且举例说明它们的成功和失败。

我们相信要成功和满意的使用这个工具箱，对范例和它们的应用的理解是很重要的，并且如果没有这些说明那么用户的埋怨和质询就会把我们淹没。所以如果我们包括了大量的说明性材料，请保持耐心。

我们希望这些材料能对你有帮助。这个章节在开始使用神经网络工具箱时包括了一些注释，它也描述了新的图形用户接口和新的运算法则和体系结构，并且它解释了工具箱为了使用模块化网络对象描述而增强的机动性。

最后这一章给出了一个神经网络实际应用的列表并增加了一个新的文本--神经网络设计。这本书介绍了神经网络的理论和它们的设计和应用，并给出了相当可观的MATLAB和神经网络工具箱的使用。

2．准备工作基本章节第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如new、init、adapt和train。

第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。帮助和安装神经网络工具箱包含在nnet目录中，键入helpnnet可得到帮助主题。工具箱包含了许多示例。每一个。

matlab与神经网络 20

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clearall;clcforkk=0:89pl=ones(16,16);m=strcat(int2str(kk),'.bmp');x=imread('2.bmp');bw=im2bw(x,0.5);[i,j]=find(bw==0);imin=min(i);imax=max(i);jmin=min(j);jmax=max(j);bw1=bw(imin:imax:jmin:jmax);rate=16/max(size(bw1));bw1=imresize(bw1,rate);[i,j]=size(bw1);i1=round((16-i)/2);j1=round((16-j)/2);p1(i1+1:i1+i,j1+1:j1+j)=bw1;p1=-1.*p1+ones(16,16);form=0:15p(m*16+1:(m+1)*16,kk+1)=p1(1:16,m+1);endswitchkkcase{0,10,20,30,40,50,60,70,80,90}t(kk+1)=0;case{1,11,21,31,41,51,61,71,81,91}t(kk+1)=1;case{2,12,22,32,42,52,62,72,82,92}t(kk+1)=2;case{3,13,23,33,43,53,63,73,83,93}t(kk+1)=3;case{4,14,24,34,44,54,64,74,84,94}t(kk+1)=4;case{5,15,25,35,45,55,65,75,85,95}t(kk+1)=5;case{6,16,26,36,46,56,66,76,86,96}t(kk+1)=6;case{7,17,27,37,47,57,67,77,87,97}t(kk+1)=7;case{8,18,28,38,48,58,68,78,88,98}t(kk+1)=8;case{9,19,29,39,49,59,69,79,89,99}t(kk+1)=9;endend。

matlab BP神经网络 performance 图这五条线的详细解释

图上的三个彩色实线分别是：每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。

特别是，应该注意内部的TEST红线，这是BP计算/训练结果。BEST虚线表示当BP网络被训练到第八代时，BP训练结果是最佳的。

GOAL虚线是在编程或直接使用MATLAB的ANN工具箱训练此BP时设置的网络容量训练停止目标（一个）。

扩展资料：BP（BackPropagation）神经网络是由Rumelhart和McCelland领导的一组科学家于1986年提出的。

BP（BackPropagation）是由反向传播误差反向传播算法训练的多层前馈网络，是使用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络可以学习并存储大量的输入-输出模式映射关系，而无需事先揭示描述这些映射关系的数学方程式。

BP网络的学习规则是使用最速下降法，并通过反向传播来不断调整网络的权重和阈值，以最小化网络的平方误差之和。BP神经网络模型的拓扑包括输入层，隐藏层和输出层。