Matlab是一种基于数值计算的科技应用和工程研发的软件，全称是Matrix Laboratory(矩阵实验室)。Matlab具有编程简单、直观，友善的用户界面，精美的可视化图形，丰富的数学分析命令，以及众多专业的工具箱等优点。 这里主要介绍Matlab在控制器设计、仿真和分析方面的功能，即Matlab的控制工具箱。常用的有5个：系统辨识工具箱-
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2023-08-10 14:40:41
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目录1 概述 2 BP神经网络学习模板3 Matlab神经网络工具箱1 概述上节知识复习：【数学建模】随机森林预测（Python代码实现）里面的算例本次我们会用到。 用神经网络的思想，使用某个方法计算出权重，带入神经网络进行预测，会比回归思想效果更好。这里我推荐使用BP神经网络。为什么选择BP神经网络呢？因为它的非线性映射能力很强！比起直接使用回归有着很大的好处，因此我们也把线性回归这
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2023-07-05 22:15:31
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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
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2023-07-31 22:03:14
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一、分类：例子：%读取训练数据
[f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
%特征值归一化
[input,minI,maxI] = premnmx( [f1 , f2 , f3 , f4 ]') ;
%构造输出矩阵
s = length( class) ;
output = zeros( s , 3
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2023-07-08 14:03:15
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Matlab的神经网络工具箱实用指南
第一章 介绍 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
序BP神经网络是最常见、也是最基础的一种神经网络。网上教程颇多，但是对初学者可能会不太友好。本文打算由浅入深，先使用神经网络工具箱快速实现，然后再自己编写代码加深理解。本文使用 MATLAB 2018B。一、快速实现1.1 背景介绍我们将拟合一个非线性的函数，为简单起见而不失一般性，这个函数有两个自变量，函数为： 那么，现在神经网络的结构如下： 输入为 x1, x2，输出为 z，中间层
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2023-08-17 18:01:03
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文章目录前言一、MATLAB神经网络工具箱的调用——BP神经网络二、BP神经网络函数化表示1.函数表示2.归一化的修正三、BP神经网络梯度\求导函数总结 前言在学习编写ADP算法程序时，需要用到神经网络以及神经网络的梯度，原本想采用自编神经网络函数，但训练的特别麻烦，还需要写收敛算法，用牛顿方法或最小二乘方法，精度和效果也不好。所以，研究了一下如何利用MATLAB的神经网络工具箱进行训练，并且如
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2023-10-03 11:06:00
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Matlab自带的神经网络工具箱功能还蛮强大的，好像在Matlab 2010b以后的版本都有，操作步骤也非常简单。可以直接在APP栏下拉菜单机器学习工具里面找到，总共有四种工具箱可以选择。 也可以直接在命令行输入“nnstart”，会自动跳出神经网络的工具箱供你选择。 以拟合工具箱为例（我一般用的比较多），Fitting app也可以直接通过命令行“nftool”打开，基本
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2023-06-30 22:03:06
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第一章 介绍
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
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2023-08-17 17:59:27
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MATLAB神经网络工具箱 神经元模型 Neuron Model： 多输入，单输出，带偏置 输入:R维列向量 权值:R维行向量 阀值:标量 求和单元 传递函数 输出 常用传递函数 a Wp -b 1 -1 阈值函数 MATLAB函数: hardlim MATLAB函数: hardlims 线性函数 Purelin Transfer Function ： a n MATLAB函数: purelin
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2023-10-30 23:50:36
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库虽然实现了自动求导与梯度反向传播， 但如果我们要完成一个模型的训练， 仍需要手写参数的自动更新、 训练过程的控制等， 还是不够便利。 为此， PyTorch进一步提供了集成度更高的模块化接口torch.nn， 该接口构建于Autograd之上， 提供了网络模组、 优化器和初始化策略等一系列功能 。 下面具体以一个由两个全连接层组成的感知机为例， 介绍如何使用nn.Module构造模块化的神经网络
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2023-08-07 21:54:45
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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
原创
2022-10-10 15:43:00
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基本就三个函数：newff():创建一个bp神经网络train():训练函数sim():仿真函数同时具有可视化界面，但目前不知道可视化界面如何进行仿真，且设置不太全工具箱：Neural net fittingtextread使用方法：http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e67285801010bju.html ex1.clear;
clc;
%注意P矩阵，m
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2023-07-04 09:49:04
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1.输入nftool;点击next2.输入特征X 和目标值Y如下：【注意按行/按列】 3.设置训练集/验证集/测试机比例：【一般默认为0.7：0.15：0.15】 4.设置隐藏层个数：【需要调的参数之一】 5.选择优化算法：默认如图；点击train进行训练 6.生成图像：【如图plots】 6.1 p
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2023-07-24 21:33:06
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先来一段整体的代码了解一下整体的架构：<span style="font-size:18px;">input=img;
bpnet=newff(minmax(input),[30 30],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm');
%建立BP神经网络， 12个隐层神经元，4个输出神经元
%tranferFcn属性 'logsig' 隐
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2023-09-06 21:30:32
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浅谈神经网络及其matlab实现（感知器，线性神经网络，BP神经网络）本文详细介绍了感知器，线性神经网络和BP神经网络的原理和相关知识，以及通过matlab工具箱和自己编程循环两种方法实现三种算法。1，概述 人工神经网络，通常称为神经网络，是一种运算的模型，由大量的神经元及其相互连接构成，每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每个神经元之间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称为权
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2024-03-03 21:00:22
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1. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈BP网络 newcf 创建一多层前馈BP网络 newfftd 创建一前馈输入延迟BP网络 newrb 设计一径向基网络 newrbe 设计一严格的径向基网络 newgrnn 设计一广义回归神经网络 newpnn 设计一概率神经网络 newc 创建一竞争层 newsom 创建
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2023-12-02 22:30:22
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利用MATLAB 2016a进行BP神经网络的预测（含有神经网络工具箱）
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（
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2023-08-28 13:25:40
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经过调查研究，分析衡量，最终选取反向传播算法进行预测，轨迹预测系统的创新点在第12篇。在百度上找bp算法的实现代码，发现matlab的神经网络工具箱特别好用。matlab有自己的优势，也有其局限。优势在于脚本式编程，简单易学、调试方便。局限就是灵活性不够，难以扩展和改进算法内部，无法移植成其他代码，也没法进行服务器编程（其实能，但是是个超级大的坑），效率也是问题。为了偷懒省下自己开发bp算法的工作
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2024-03-11 17:48:08
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Matlab的神经网络工具箱实用指南 文章摘要: 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。 正文: Matlab的神经网络工具箱实用指南 第一章 介绍 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
