# MATLAB神经网络分类拟合
## 引言
神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的数学模型，可以用于解决分类、拟合、聚类等问题。MATLAB是一种强大的数学计算软件，具备丰富的神经网络相关函数和工具箱，可以方便地进行神经网络分类拟合。本文将介绍MATLAB中神经网络分类拟合的基本概念、流程以及代码示例，以帮助读者更好地理解和应用神经网络。
## 神经网络分类拟合流程图
```mermai
原创
2023-11-10 11:50:06
54阅读
多项式拟合：用到的函数主要是polyfit和polyvalclear
x=1:1:10; % 原始数据
y=-0.9*x.^2+10*x+20+rand(1,10).*5;
plot(x,y,'o') % 绘图并标出原始数据点
p=polyfit(x,y,2) % 根据原始数据生成系数，2表示多项式的次数，与拟合的精度正相关，但并不是越高越好，可
转载
2024-04-01 21:46:49
72阅读
函数介绍newlind——设计一个线性层 newlind函数返回的net已经训练完毕，不需要再自行调用train函数训练最小二乘法演示 newlind拟合直线x=-5:5;
y1=3*x-7; % 直线方程
randn('state',2); % 设置种子，便于重复执行
y=y1+randn(1,length(y1))*1
转载
2023-09-03 11:48:42
174阅读
本文只是个人学习神经网络时记下的一些笔记。1.train函数用法 2.newp函数用法：3.sim函数 在matlab中提供了sim函数，对于神经网络进行仿真，格式：[y,pf,af,perf]=sim(net,p,pi,ai,t)或者[y,pf,af]=sim(net,{qts},pi,ai) 4.plotpv函数 plotpc函数：用于绘制
转载
2023-09-06 16:24:23
192阅读
前言本文介绍利用matlab的人工神经网络App进行简单的训练和拟合对于我们来说，这是一个黑箱子，具体原理无需知晓，只要知道需要输入什么，能够得到什么就行了。需要输入数据：input和target，这是两个矩阵能够得到：input和target之间的函数关系。有了这个映射关系，就能用任意输入数据来预测输出数据。例如通过地理位置、时间、城市教育水平等等数据，来预测房价房价和（地理位置、时间、城市教育
转载
2023-07-27 20:17:11
658阅读
神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，它由大量的人工神经元和它们之间的连接组成。与传统的算法相比，神经网络具有自适应学习的能力，能够从数据中学习并进行模式识别和预测。在机器学习、人工智能和数据挖掘等领域，神经网络被广泛应用于各种任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB来拟合神经网络模型。我们将使用一个简单的示例来说明这个过程。
首先，让我们定
原创
2023-10-08 06:29:10
101阅读
本代码在原链接代码的基础上进行了简化，改成了通用版本，只需设置必要参数（特别是 trainNum 的合理设置对分类结果尤为重要，一般在样本总量的85%左右较为合适，可根据实际需要自行调整）即可正常运行。本代码测试样例的data数据链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1WP6wbK2jTW去掉我FQ6ZuRck05Vg 提取码：s85n %% 该代码为基于
转载
2023-10-18 10:54:53
149阅读
·基于BP神经网络的分段函数连续优化问题 文章目录摘要：一、问题描述1、创建正态分布样本（断点处为
2、BP神经网络拟合分段函数并连续化3、最小二乘法拟合并得到方程4、结论：5、思考 摘要：有些优化问题中的目标函数或者约束函数是分段函数，该类函数不具有连续性和可微性，也即不符合非线性规划问题求解的最优性条件，因而传统的梯度类算法难以求解此类优化问题。利用神经网络较强的非线性映
1、matlab中如何用神经网络求得数据拟合函数？我是做这个方向的，神经网络拟合出的曲线是没有相应的函数的，他是根据许多的权重值，阀值和偏置值的训练确定的曲线。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、如何防止神经网络过拟合，用什么方法可以防止？你这个问题本来就问的很模糊，你是想问神经网络的过拟合变现什么样还是为什么出现过拟合呢。为此针对于第一个问题，神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过
转载
2023-09-05 17:32:55
334阅读
MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令。曲线拟合就是计算出两组数据之间的一种函数关系，由此可描绘其变化曲线及估计非采集数据对应的变量信息。 1.线性拟合函数：regress() 调用格式： b = regress(y,X) [
转载
2023-10-25 15:20:49
331阅读
MATLAB神经网络之各函数介绍 绘制三维图形 clear all; [x,y]=meshgrid(-8:0.1:8); z=sinc(x); mesh(x,y,z);效果图如下 set(gcf, color , w );设置图形窗口背景为白色 修改z的赋值 clear all; [x,y]=meshgrid(-10:0.3:10); r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps; z=sin(r)
作者：MATLAB技术联盟 , 刘冰 , 郭海霞著2.3 曲线拟合MATLAB神经网络超级学习手册在科学和工程领域，曲线拟合的主要功能是寻求平滑的曲线来最好地表现带有噪声的测量数据，从这些测量数据中寻求两个函数变量之间的关系或者变化趋势，最后得到曲线拟合的函数表达式y=f(x)。一般来说，使用多项式进行数据拟合会出现数据振荡，而Spline插值的方法可以得到很好的平滑效果，但是关于该插值方法有太多
转载
2024-03-02 10:57:25
41阅读
一、简介及打开方式 cftool工具箱可以将数据点拟合成曲线或曲面并直观显示出图像。能实现多种类型的线性、非线性曲线/面拟合。 有两种方式打开cftool：(1)在命令行窗口输入"cftool"并回车；(2)在MATLAB的"APP"选项栏中找到"Curve Fitting"程序打开即可。二、使用方法1、数据导入 界面左
转载
2023-08-18 22:52:42
1105阅读
一、模式识别神经网络在matlab命令窗口输入：nnstart 或 nprtool 就可以进入matlab神经网络GUI 二、鸢尾花数据集iris示例1.输入数据集，划分训练集、测试集load fisheriris;
[m,n]=size(meas);
data=zeros(m,n+1);
data(:,1:n)=meas;
for i=1:m
转载
2023-07-09 08:54:06
452阅读
本文主要介绍了利用MATLAB2019b实现LVQ二分类和多分类的方法，主要的代码来源是mathworks网站的支持板块，具体网址会在下面贴出。通过注释和相关介绍，保证文章仅有入门级的理解难度。学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习(supervisedlearning)方法的输入前向神经网络，其算法是从Kohone
转载
2023-09-06 21:29:03
123阅读
1．通过Matlab Engine方式
Matlab Engine是指一组Matlab提供的接口函数,支持C语言, Matlab Engine采用C/S(客户机/服务器)模式,Matlab作为后台服务器,而C程序作为前台客户机,通过Windows的动态控件与服务器通信,向Matlab Engine传递命令和数据信息,从Matlab Engine
转载
2023-12-26 09:12:00
48阅读
BP神经网络：是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。神经网络是把生活中的常见情节推广到计算仿真的范畴，这样的启发式算法还有许多，例如：遗传算法、烟花算法、蚁群算法、模拟退火算法等等。一、神经网络算法步骤1、导入需要处理的数据，随机获取实验数据和目标数据。2、构建训练网络，函数：ne
转载
2023-09-25 12:55:56
109阅读
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法。 在基于MATLAB的神经网络（ANN）回归（）这篇文章中，我们介绍了MATLAB软件中神经网络（ANN）的纯代码实现；而在MATLAB软件中，其实基于神经网络拟合工具箱，就可以点点鼠标实现神经网络的回归。本文就对基于这一工具箱实现神经网络回归的具体方法加以详细讲解。 当然，在首先导入我们的
转载
2023-09-05 10:45:03
266阅读
# MATLAB神经网络参数拟合
## 简介
神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，它可以通过训练来学习输入和输出之间的关系，并用于各种任务，包括参数拟合。本文将向你介绍如何使用MATLAB实现神经网络参数拟合。
## 流程概述
下面的表格展示了完成神经网络参数拟合的主要步骤和相应的代码。
| 步骤 | 描述 | 代码 |
|---|---|---|
| 1 | 准备数据 | - |
|
原创
2023-12-31 08:43:01
269阅读
注：这里的练习鉴于当时理解不完全，可能会有些错误，关于神经网络的实践可以参考我的这篇博文
这里的代码只是简单的练习，不涉及代码优化，也不涉及神经网络优化，所以我用了最能体现原理的方式来写的代码。
激活函数用的是h = 1/(1+exp(-y))，其中y=sum([X Y].*w)。
代价函数用的是E = 1/2*(t-h)^2，其中t为目标值，t为1代表是该类，t为0代表不是该类。
权值更新采用B
转载
2020-09-10 14:57:00
205阅读
2评论
