matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱怎么使用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡？使用神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱可以非常簡單地實現(xiàn)網(wǎng)絡的建立和訓練，示例代碼如下:%% BP算法函數(shù)out bpnMATLAb神經(jīng)網(wǎng)絡中net.iw{1？第一個1

matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱怎么使用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡？

使用神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱可以非常簡單地實現(xiàn)網(wǎng)絡的建立和訓練，示例代碼如下:

%% BP算法函數(shù)out bpn

MATLAb神經(jīng)網(wǎng)絡中net.iw{1？

第一個1表示層數(shù)，第二個1表示這一層的哪個輸入神經(jīng)元。如果是三層網(wǎng)絡，可以表示為n

如何用matlab做出來？

方法一:帶數(shù)據(jù)擬合工具箱的曲線擬合工具。

打開CFTOOL工具箱。在matlab的命令窗口輸入cftool，進入數(shù)據(jù)擬合工具箱。

輸入兩組向量x，y。

首先，在Matlab的命令行中輸入兩個向量。一個向量是你想要的X坐標的數(shù)據(jù)，另一個是你想要的Y坐標的數(shù)據(jù)。輸入后假設叫做X向量和Y向量。你可以在workspac:。

x [196，186，137，136，122，122，71，71，70，33]

y[0.012605 0.013115 0.016866 0.014741 0.022353 0.019278 0.041803 0.038026 0.038128 0.088196]

數(shù)據(jù)的選擇。打開曲線擬合常用工具界面，點擊最左邊的X數(shù)據(jù)和Y數(shù)據(jù)，選擇剛剛輸入的數(shù)據(jù)。這時，界面上會出現(xiàn)這組數(shù)據(jù)的散點圖。

選擇擬合方法，然后單擊“擬合”。

左邊的結果是擬合結果，下表是誤差等統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

方法二，使用神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱

1.打開神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱，在命令窗口輸入nftool，進入神經(jīng)擬合工具。

2.導入數(shù)據(jù)，單擊next，將輸入導入為X，將目標導入為Y..

3.選擇網(wǎng)絡參數(shù)，單擊下一步，選擇訓練集和測試集的數(shù)量，單擊下一步，選擇隱藏層節(jié)點的數(shù)量。

4.訓練數(shù)據(jù)，單擊下一步并選擇訓練。

5.畫出擬合曲線，訓練結束后，運動圖擬合。

訓練結束后會自動彈出訓練結果參數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱可以用命令編寫，請搜索matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱函數(shù)的關鍵字。

方法三:用polyfit函數(shù)編寫。

Polyfit函數(shù)是matlab中用于曲線擬合的函數(shù)。其數(shù)學基礎是最小二乘曲線擬合原理。曲線擬合:已知離散點上的數(shù)據(jù)集，即點集上的函數(shù)值，構造一個解析函數(shù)(其圖形為曲線)使原來的離散點盡可能接近給定值。

調(diào)用方法:apolyfit(xdata，ydata，n)，

其中n表示多項式的最高階數(shù)，xdata和ydata是要擬合的數(shù)據(jù)，以數(shù)組的形式輸入。輸出參數(shù)A是擬合多項式Ya1x ，有n 1個系數(shù)。

% routine apolyfit (x，y，2)ZP ival(a，x) plot (x，y，r *，x，z，b)

方法四:自己寫算法做擬合。

請參考數(shù)值分析的教材。擬合和插值的方法很多，算法也不復雜。靈活運用循環(huán)就好。