1樓：匿名使用者
matlab 從2008版開始就對**的語法結構進行了很大的改動。在2010版本里面已經不再主張使用這種初始化神經網路的方法了。
簡單的做法是net = newff(input, target, structuralarray, trasnferfcns)；
你上面的這個**改成這樣
net_1 = newff(p, t, [10, 5], , 'traingdm')
其中，transfer function要比你的隱層數量多一個，因為輸出層的節點數量是不能設定的，這個是根據你前面給的t來確定的。最後一個'purelin'就是你輸出層的transfer function。
另外，我不知道你這個神經網路是要做什麼用的，通常這樣設定transfer function是很危險的。這樣設定transfer function會讓結果非常不穩定，雖然收斂的速度會變快。你在做外推或者內插的時候，誤差會非常大。
所以通常使用的都是log sigmoid函式放在中間。畢竟你前面已經給出了一個mapminmax()，所以我認為你已經做完歸一化了。那麼使用log sigmoid函式比使用tangent sigmoid函式要有一點優勢。
不過這個根據你自己的需要來，我只是說通常不這樣做而已。
後面的**粗略的看了一下，如果有bug自己不能修復再回復我或者發新帖子吧。
matlab 神經網路net.b{1}
2樓：莊廷謙姚燕
net.b是bp神經網路的閾值，你取1和2應該是輸入層閾值與輸出層閾值，我想你的輸出結果是1維變數，所以2是1一個數，取1與輸入層變數數應該相同的，更詳細的建立你借本書看下閾值方面的。祝好運
3樓：
net.b是隱層的閾值 和隱層單元數目一致的列向量
net.b 是輸出層的閾值 和輸出層單元數目一致的列向量
matlab bp神經網路小白求教 100
4樓：小編新葉
不要用截圖，不能直接利用，要方便別人利用來寫程式、除錯。可直接帖資料或發檔案，否則，要別人一個一個再輸入資料，可能要花時間。請補充下。
如何用bp神經網路，求解蠓蟲分類問題的matlab程式
5樓：匿名使用者
人工神經網路應用系統。在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種訊號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人等等。
神經網路可以用作分類、聚類、**等。神經網路需要有一定量的歷史資料，通過歷史資料的訓練，網路可以學習到資料中隱含的知識。在你的問題中，首先要找到某些問題的一些特徵，以及對應的評價資料，用這些資料來訓練神經網路。
matlab bp神經網路。下面的總是報錯，我剛開始學習，求指教。
6樓：匿名使用者
這個我最擅長，我來教你~~~
你的建立網路這一步有點問題，你這種呼叫格式我很少見，也只有在2008a版本以上或許才可以用，估計是版本問題，我建議你改成這樣，肯定沒問題，我給你編好了：
net=newff(minmax(input_train),[5 1],,'trainlm');
inputweights=net.iw;
inputbias=net.b;
input_train表示歸一化之後的輸入矩陣。
這樣絕對是沒問題的，你可以試一下
新手，神經網路的問題，求大神們解答啊
7樓：匿名使用者
嗷嗷，樓主是新手，咱這種就是「白痴」了，這是神馬。。。
我訓練好的神經網路怎樣用？我是新手，裝的是2010b版本，nnstart後選擇的時間**，並且是無輸入的那種
8樓：匿名使用者
我也剛學了不久，**問題用過bp和徑向基網路，與你的遇到的問題不同都是有導師學習，有輸入和輸出，你能不能說的具體些，或者到論壇區看看或許有幫助。
用matlab實現bp神經網路，求全部過程，謝謝大神
9樓：匿名使用者
所有bp神經網路的訓練方法都是相似的，僅僅是將樣本和網路結構進行修改。你這種情況，只需要將輸入p與輸出t進行修改，並將輸入節點數設為3，輸出節點數設為1，即可。請參考附件的**。
newff函式的格式為：
net=newff(pr,[s1 s2 ...sn],,btf,blf,pf），函式newff建立一個可訓練的前饋網路。輸入引數說明：
pr：rx2的矩陣以定義r個輸入向量的最小值和最大值；
si：第i層神經元個數；
tfi：第i層的傳遞函式，預設函式為tansig函式；
btf：訓練函式，預設函式為trainlm函式；
blf：權值/閥值學習函式，預設函式為learngdm函式；
pf：效能函式，預設函式為mse函式。
matlab中bp神經網路的工具箱怎麼用，不要matlab程式，就工具箱怎麼實現問題的解決？
10樓：侯秀鬆
matlab中神經網路的工具箱：輸入nntool，就會彈出一個對話方塊，然後你就可以根據彈出框的指示來操作。
11樓：匿名使用者
使用matlab2010b以後的版本會有完整的神經網路工具箱，使用nnstart可以調出toolbox，然後選擇需要的功能，匯入資料，選擇訓練引數和每層神經元個數，最後訓練會輸出網路與結果
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