bp神经网络matlab代码实例 matlab神经网络工具箱怎么使用训练好的神经网络？

matlab神经网络工具箱怎么使用训练好的神经网络？

使用神经网络工具箱，很容易建立和训练网络。示例代码如下：；%%BP算法函数out=BPnet（P，t，P）Test）%P，t对于示例，需要提前组织全局s1net=newff（minmax（P），[S1，8]，{“Tansig”，“purelin”}，“trainlm”%trainlm训练函数，这是最有效的%net=newff（P，t，31，{“Tansig”，“purelin”}，“trainlm”）%net.trainParam.epochs=1000净. trainParam.goal=0.00001 net.trainParam.lr=0.01 net.trainParam.showWindow=false%阻止弹出训练窗口net.trainParam.showCommandLine=False%阻止弹出训练窗口。Net=train（Net，P，t）out=sim（Net，P，t）以上代码不完整，附完整的程序及训练样本数据。

matlabSOM神经网络算法？

使用Newsom函数创建网络：Net=Newsom（PR，[D1，D2，^]，tfcn，dfcn，OLR，osteps，TLR，TND）PR：R输入元素的最大值和最小值的设置值，R*2维矩阵Di：层I的维数，默认为[58]tfcn：拓扑函数，默认为hexopdfcn：距离函数，默认为linklistolr：分类阶段的学习率，默认为0.9osteps：分形函数例如：>> P=[rand（1400）*2rand（1400）]>> plot（P（1，：），P（2，：），”。“，”marketize“，20）>> net=Newsom（[0 10 1]，[3 5]）>> net=train（net，P）>> hold on>> plotsom（网络.iw{1，1}， 网络层{1} . 距离）>>保持第二个函数：NEWC函数函数：此函数用于创建一个竞赛层net=newcnet=NEWC（PR，s，KLR，CLR）s：神经元数KLR:Kohonen学习速度，默认为0.01clr：共识学习速度，默认为0.001net：函数返回值，一个新的竞赛层。您也可以参考所附的代码，其中有一个SOM神经网络的情况。

MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的？

BP神经网络是最基本、最常用的神经网络。MATLAB有专门的功能来建立和训练它，主要包括newff（）、train（）、sim（）。当然，如果其他归一化函数如mapminmax（）、其他网络（LR、goal等）的参数设置良好，则可以通过历史数据的学习来进行预测。附录是电力负荷预测的一个基本例子。它最初是电力负荷预测的一个例子，但它是通用的。仔细一看就知道了。

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