matlab神经网络,matlab神经网络43个案例分析

matlab有几种神经网络？

常见的有大概三十个吧，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等

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。

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

MATLAB中利用RBF神经网络得到的输出结果中neurons = 0，2,3,4……是表示什么意思？

MATLAB中利用RBF神经网络得到的输出结果中neurons = 0，2,3,4……的意思是神经元的阶数neurons=0，表示神经元为0阶数，均方误差MSE=0.22...

neurons=2，表示神经元为2阶数，均方误差MSE=0.10...

neurons=3，表示神经元为3阶数，均方误差MSE=0.04...

。。。

当神经元的阶数越高，其均方误差MSE也就越小。

matlab训练神经网络，performance图中的best曲线意思是什么？表示达到最小精度了么？

精度是自己设定的，是那个水平的直线，这里的神经网络没有best曲线，就是个goal和training两条的。是训练过程中的误差曲线，表示经过X次训练，感知器输出达到目标值，也就是感知器的输出已经和目标向量一致了。

每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标shu的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。 特别是，应该注意内部的TEST红线，这是BP计算/训练结果。

扩展资料：

BP（Back Propagation）神经网络是由Rumelhart和McCelland领导的一组科学家于1986年提出的。BP（Back Propagation）是由反向传播误差反向传播算法训练的多层前馈网络，是使用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络可以学习并存储大量的输入-输出模式映射关系，而无需事先揭示描述这些映射关系的数学方程式。 BP网络的学习规则是使用最速下降法，并通过反向传播来不断调整网络的权重和阈值，以最小化网络的平方误差之和。 BP神经网络模型的拓扑包括输入层，隐藏层和输出层。

参考资料来源：百度百科-BP神经网络