bp神经网络模型拓扑结构,bp神经网络模型的建立

除了MATLAB能做BP神经网络，还有其他什么软件能做

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除了MATLAB能做BP神经网络，还有其他什么软件能做理论上编程语言都可以，比如VB，C语言，过程也都是建模、量化、运算及结果输出（图、表），但是matlab发展到现在，集成了很多的工具箱，所以用的最为广泛，用其他的就得是要从源码开发入手了，何必舍近求远。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

用MATLAB建立bp神经网络模型，求高手，在线等

Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命令，很难一时讲全**写作猫** 。下面仅以一个例子列举部分函数的部分用法。

更多的函数和用法请仔细查阅NeuralNetworkToolbox的帮助文档。例子：利用bp神经网络模型建立z=sin(x+y)的模型并检验效果%第1步。

随机生成200个采样点用于训练x=unifrnd(-5,5,1,200);y=unifrnd(-5,5,1,200);z=sin(x+y);%第2步。建立神经网络模型。

其中参数一是输入数据的范围，参数二是各层神经元数量，参数三是各层传递函数类型。

N=newff([-55;-55],[5,5,1],{'tansig','tansig','purelin'});%第3步。训练。这里用批训练函数train。也可用adapt函数进行增长训练。

N=train(N,[x;y],z);%第4步。检验训练成果。

[X,Y]=meshgrid(linspace(-5,5));Z=sim(N,[X(:),Y(:)]');figuremesh(X,Y,reshape(Z,100,100));holdon;plot3(x,y,z,'.')。

怎样用matlab建立bp神经网络

net=train(net,p,t);把这句改成net=train(net,p',t');试试，matlab应该默认使用列向量。

或者直接使用matlab提供的图形界面取训练，在命令行输入nnstart。

直接用神经网络工具箱构建bp神经网络，希望能给个例子说明，有注解最好，本人matlab新手，谢谢 10

BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。附件就是利用神经网络工具箱构建BP神经网络进行预测的实例。

如果要用可视化工具，可以在命令窗口输入nntool.。

如何用matlab构建一个三层bp神经网络模型，用于预测温度。

第0节、引例本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在找到。

这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。

我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。

如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。

第一节、神经网络基本原理1.人工神经元(ArtificialNeuron)模型人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示：图1.人工神经元模型图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值(threshold)，或称为偏置(bias)。

则神经元i的输出与输入的关系表示为：图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数(ActivationFunction)或转移函数(TransferFunction)，net称为净激活(netactivation)。

若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为：若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即：X=[x0,x1,x2,.......,xn]则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式：若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。

图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型(McCulloch-PittsModel)，也称为神经网络的一个处理单元(PE,ProcessingElement)。

2.常用激活函数激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。

(1)线性函数(LinerFunction)(2)斜面函数(RampFunction)(3)阈值函数(ThresholdFunction)以上3个激活函数都属于线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。

(4)S形函数(SigmoidFunction)该函数的导函数：(5)双极S形函数该函数的导函数：S形函数与双极S形函数的图像如下：图3.S形函数与双极S形函数图像双极S形函数与S形函数主要区别在于函数的值域，双极S形函数值域是(-1,1)，而S形函数值域是(0,1)。

由于S形函数与双极S形函数都是可导的(导函数是连续函数)，因此适合用在BP神经网络中。（BP算法要求激活函数可导）具体。

用MATLAB建立bp神经网络模型，请教各位高手，在线等 10

1.如何用MATLAB神经网络工具箱创建BP神经网络模型？具体有哪些步骤？请高手举实例详细解释下？ 2.如何把输

%人脸识别模型，脸部模型自己找吧。

functionmytest()clc;images=[];M_train=3;%表示人脸N_train=5;%表示方向sample=[];pixel_value=[];sample_number=0;forj=1:N_trainfori=1:M_trainstr=strcat('Images',num2str(i),'_',num2str(j),'.bmp');%读取图像，连接字符串形成图像的文件名。

img=imread(str);[rowscols]=size(img);%获得图像的行和列值。

img_edge=edge(img,'Sobel');%由于在分割图片中我们可以看到这个人脸的眼睛部分也就是位于分割后的第二行中，位置变化比较大，而且眼睛边缘检测效果很好sub_rows=floor(rows/6);%最接近的最小整数,分成6行sub_cols=floor(cols/8);%最接近的最小整数，分成8列sample_num=M_trainN_train;%前5个是第一幅人脸的5个角度sample_number=sample_number+1;forsubblock_i=1:8%因为这还在i，j的循环中，所以不可以用iblock_num=subblock_i;pixel_value(sample_number,block_num)=0;forii=sub_rows:(2sub_rows)forjj=(subblock_i-1)sub_cols+1:subblock_isub_colspixel_value(sample_number,block_num)=pixel_value(sample_number,block_num)+img_edge(ii,jj);endendendendend%将特征值转换为小于1的值max_pixel_value=max(pixel_value);max_pixel_value_1=max(max_pixel_value);fori=1:3mid_value=10^i;if(((max_pixel_value_1/mid_value)>1)&&((max_pixel_value_1/mid_value)。

求一个bp神经网络预测模型的MATLAB程序

BP神经网络预测的步骤:1、输入和输出数据。2、创建网络。fitnet（）3、划分训练，测试和验证数据的比例。

net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio4、训练网络。

train（）5、根据图表判断拟合好坏。ploterrcorr（）；parcorr（）；plotresponse（）6、预测往后数据。net（）7、画出预测图。

plot（）执行下列命令BP_prediction得到结果：[2016,14749.呵呵6798210144042969][2017,15092.847215188667178153991699219][2018,15382.150005970150232315063476562][2019, 15398.85769711434841156005859375][2020,15491.935150090605020523071289062]。