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1、如何利用matlab神经网络工具箱做神经网络分析

• 神经网络技术在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面已展示了其非凡的优越性。神经网络的结构由一个输入层、若干个中间隐含层和一个输出层组成。神经网络分析法通过不断学习，能够从未知模式的大量的复杂数据中发现其规律。神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，毋需分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、如何利用matlab进行神经网络预测

matlab 带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子matlab神经网络分析方法。
核心调用语句如下：
%数据输入

%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%% BP网络训练
% %初始化网络结构
net=newff(inputn,outputn,[8 8]);
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.01;
%网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
%% BP网络预测
%预测数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%网络预测输出
an=sim(net,inputn_test);
%网络输出反归一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);
%% 结果分析

3、谁能教我Matlab 神经网络分析？

自学的话，从基本学起，可以看看下面这本书，看完基本的神经网络都熟悉了。

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

4、Matlab神经网络原理中可以用于寻找最优解的算法有哪些？

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神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。 然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。
而在寻解过程中，步长太大，就会搜索得不仔细，可能跨过了优秀的解，而步长太小，又会使寻解过程进行得太慢。因此，步长设置适当非常重要。
学习率对原步长（在梯度下降法中就是梯度的长度）作调整，如果学习率lr = 0.1,那么梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度，
而在matlab神经网络工具箱里的lr,代表的是初始学习率。因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长，使用的是可变学习率，它会根据上一次解的调整对目标函数带来的效果来对学习率作调整，再根据学习率决定步长。
机制如下：
if newE2/E2 > maxE_inc %若果误差上升大于阈值
lr = lr * lr_dec; %则降低学习率
else
if newE2 < E2 %若果误差减少
lr = lr * lr_inc;%则增加学习率
end
详细的可以看《神经网络之家》nnetinfo里的《[重要]写自己的BP神经网络(traingd)》一文，里面是matlab神经网络工具箱梯度下降法的简化代码

5、matlab 神经网络

net=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'}); %创建 一个bp 神经网络
net.trainParam.show = 10; %显示训练迭代过程
net.trainParam.lr = 0.05; %学习速率0,05
net.trainParam.goal = 1e-10; %训练精度
net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练次数
net = train(net,p,goal); %训练
结果要么接近于1 ，要么就是0，就这俩类啊，这就是分类结果；
每次都有些差异 很正常，只要不大

6、bp神经网络算法 在matlab中的实现 5

BP神经网络是最基本、最常用的神经网络，Matlab有专用函数来建立、训练它，主要就是newff()、train()、sim()这三个函数，当然其他如归一化函数mapminmax()、其他net的参数设定（lr、goal等）设置好，就可以通过对历史数据的学习进行预测。附件是一个最基本的预测实例，本来是电力负荷预测的实例，但具有通用性，你仔细看看就明白了。

7、matlab中神经网络怎么使用

可以直接用神经网络工具箱，GUI内设置训练的输入、目标、训练方法、迭代次数等。

8、《matlab神经网络30个案例分析》 第13章的SVM参数优化用的是什么方法? 代码如下

这就是用的grid search的原理啊，
定义好c g搜索的网格，然后一个个的试，取交叉验证精度最高的g c值作为寻优的参数结果