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如何用MA TLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络？

% 读入训练数据和测试数据

Input = [];

Output = [];

str = {'Test','Check'};

% 读训练数据

Input = Data(:,1:end-1);

% 取数据表的前五列(主从成分)

Output = Data(:,end);

% 取数据表的最后一列(输出值)

% 读测试数据

CheckIn = Data(:,1:end-1);

% 取数据表的前五列(主从成分)

CheckOut = Data(:,end);

% 取数据表的最后一列(输出值)

Input = Input';

Output = Output';

CheckIn = CheckIn';

CheckOut = CheckOut';

% 矩阵赚置

[Input,minp,maxp,Output,mint,maxt] = premnmx(Input,Output);

% 标准化数据

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%

% 神经网络参数设置

%====可以修正处

Para.Goal = 0.0001;

% 网络训练目标误差

Para.Epochs = 800;

% 网络训练代数

Para.LearnRate = 0.1;

% 网络学习速率

%====

Para.Show = 5;

% 网络训练显示间隔

Para.InRange = repmat([-1 1],size(Input,1),1);

% 网络的输入变量区间

Para.Neurons = [size(Input,1)*2+1 1];

% 网络后两层神经元配置

展开全文 • 仿照别人的matlab数字识别程序写的，改简单了，并且收敛速度更快了，具体程序解释可以看：http://blog.163.com/mark063_ai/blog/static/17765408120110382017624/ 欢迎到我的blog讨论人工智能方面的东西～：...
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matlab神经网络工具箱

matlab拥有着很多实用的工科计算工具，其中就包含了神经网络工具箱。利用matlab，可以很容易地搭建一个实用的神经网络。

启动神经网络工具箱

nnstart

输入后，会出现窗体，点击对应的窗体即可启动相关的训练程序。

其中包含

• nftool(Neural network fitting tool，神经网络拟合工具) 常用于线性拟合
• nprtool(Neural network pattern recognition tool，神经网络模式识别工具) 常用于分类问题（有标签）
• nctool(Neural network classification or clustering tool，神经网络分类与聚类工具) 用于聚类问题（无标签）
• ntstool(Neural network time series tool，神经网络时序拟合工具) 带有记忆功能的拟合工具

启动后按照指引，可以执行对应的功能。

神经网络拟合数据

据证明，简单的神经网络可以拟合任何实际的函数。

神经网络模式分类

神经网络在分类问题上也很实用。

对于分类问题来说，其数据格式应该是这样的：

• 二分类
inputs  = [0 1 0 1; 0 0 1 1];
targets = [1 0 0 1; 0 1 1 0];

• 三分类
inputs  = [0 0 0 0 5 5 5 5; 0 0 5 5 0 0 5 5; 0 5 0 5 0 5 0 5];
targets = [1 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 1 1 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 1];

输入为MxN维矩阵，对于K分类问题，输入应该为MxK维矩阵。对输出来说，每个分类的列都应该只包含一个1，其余为0。

自组织映射聚类

聚类问题是神经网络的一个出色的应用，通过相似性对数据进行分组。

动态时序神经网络

动态神经网络适用于时序预测。

网络参数

为了验证网络效果，我们需要对生成的网络参数进行分析。

Performance(误差函数)

• mse(Mean squared normalized error performance function，归一化均方误差函数) 表现数据与预测值直接的距离和，越小越好。

Regression(相关性)

表现为系统输出与数据之间的关联性，越接近于1表现越好。

Training State(训练状态)

• Mu学习率
• Validation Checks失败检验次数

Error Histogram(误差直方图)

横坐标为目标值-输出值，纵坐标为出现的次数。

Confusion(混乱型)

表现不同数据集中的分类的精确性，横坐标为目标分类，纵坐标为系统训练的输出分类。

红色表示错误分类，绿色表示正确分类。高亮块表示当前训练得到的精确度，右下角表示总体精确度。

表现不同数据集中的ROC特性，对于完美的测试结果，应该贴合在左上边框，表现为全敏感性和全特异性。

参考文献

本文首载自RuaBlog，欢迎访问我的博客。

Matlab训练神经网络实操 - 知乎 (zhihu.com)

matlab官方文档

展开全文 matlab 神经网络 机器学习
• % Solve an Autoregression Time-Series Problem with a NAR Neural Network% Script generated by NTSTOOL% Created Fri Sep 06 15:58:21 CST 2013%% This script assumes this variable is defined:%% sjxl - fe.....

% Solve an Autoregression Time-Series Problem with a NAR Neural Network

% Script generated by NTSTOOL

% Created Fri Sep 06 15:58:21 CST 2013

%

% This script assumes this variable is defined:

%

%   sjxl - feedback time series.

targetSeries = tonndata(sjxl,false,false);

% Create a Nonlinear Autoregressive Network

feedbackDelays = 1:2;

hiddenLayerSize = 10;

net = narnet(feedbackDelays,hiddenLayerSize);

% Prepare the Data for Training and Simulation

% The function PREPARETS prepares timeseries data for a particular network,

% shifting time by the minimum amount to fill input states and layer states.

% Using PREPARETS allows you to keep your original time series data unchanged, while

% easily customizing it for networks with differing numbers of delays, with

% open loop or closed loop feedback modes.

[inputs,inputStates,layerStates,targets] = preparets(net,{},{},targetSeries);

% Setup Division of Data for Training, Validation, Testing

net.divideParam.trainRatio = 70/100;

net.divideParam.valRatio = 15/100;

net.divideParam.testRatio = 15/100;

% Train the Network

[net,tr] = train(net,inputs,targets,inputStates,layerStates);

% Test the Network

outputs = net(inputs,inputStates,layerStates);

errors = gsubtract(targets,outputs);

performance = perform(net,targets,outputs)

% View the Network

view(net)

% Plots

% Uncomment these lines to enable various plots.

%figure, plotperform(tr)

%figure, plottrainstate(tr)

%figure, plotresponse(targets,outputs)

%figure, ploterrcorr(errors)

%figure, plotinerrcorr(inputs,errors)

% Closed Loop Network

% Use this network to do multi-step prediction.

% The function CLOSELOOP replaces the feedback input with a direct

% connection from the outout layer.

netc = closeloop(net);

[xc,xic,aic,tc] = preparets(netc,{},{},targetSeries);

yc = netc(xc,xic,aic);

perfc = perform(net,tc,yc)

% Early Prediction Network

% For some applications it helps to get the prediction a timestep early.

% The original network returns predicted y(t+1) at the same time it is given y(t+1).

% For some applications such as decision making, it would help to have predicted

% y(t+1) once y(t) is available, but before the actual y(t+1) occurs.

% The network can be made to return its output a timestep early by removing one delay

% so that its minimal tap delay is now 0 instead of 1.  The new network returns the

% same outputs as the original network, but outputs are shifted left one timestep.

nets = removedelay(net);

[xs,xis,ais,ts] = preparets(nets,{},{},targetSeries);

ys = nets(xs,xis,ais);

closedLoopPerformance = perform(net,tc,yc)

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matlab用神经网络工具箱分类 matlab 订阅
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