MATLAB BP神经网络工具箱使用步骤
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发布时间：2024-09-26 20:12
共1个回答
热心网友
时间：2024-11-04 21:02
开始MATLAB BP神经网络工具箱的使用教程:
首先，导入数据是关键步骤:
点击“导入数据”按钮，选择需要的数据源并保存，确保将预测目标和其它数据分开导入。
接着，进行数据格式转换，使用table2array函数将table格式的数据转化为double数组。
构建模型则涉及以下步骤:
打开"Neural Net Fitting"，直接跳过第一个界面，选择数据。
分配数据集，通常设置70%为训练集，15%为验证集，15%为测试集，然后点击“Next”。
决定隐含层神经元数量，通常范围在5到15之间，根据实际效果调整。
选择训练算法，通常默认即可，根据拟合效果调整。
训练模型后，检查拟合优度和误差直方图，这是评估模型性能的重要依据。
最后，保存训练结果，工作区中会显示各种输出，点击Finish处理任何提示。
进行预测时，利用sim函数，格式如：y = sim(model_name, [element_a, element_b])，输入数据用英文分号隔开。
若需要查看模型参数，如权值、阈值和传递函数，可参考以下信息:
输入层到隐含层权值: net.iw{1,1}
输入层到隐含层阈值: theta=net.b{1}
隐含层到输出层权值: net.lw{2,1}
隐含层到输出层阈值: theta2=net.b{2}
传递函数: 分别查看输入层和隐含层的net.layers{1}.transferFcn和net.layers{2}.transferFcn
热心网友
时间：2024-11-04 21:02
开始MATLAB BP神经网络工具箱的使用教程:
首先，导入数据是关键步骤:
点击“导入数据”按钮，选择需要的数据源并保存，确保将预测目标和其它数据分开导入。
接着，进行数据格式转换，使用table2array函数将table格式的数据转化为double数组。
构建模型则涉及以下步骤:
打开"Neural Net Fitting"，直接跳过第一个界面，选择数据。
分配数据集，通常设置70%为训练集，15%为验证集，15%为测试集，然后点击“Next”。
决定隐含层神经元数量，通常范围在5到15之间，根据实际效果调整。
选择训练算法，通常默认即可，根据拟合效果调整。
训练模型后，检查拟合优度和误差直方图，这是评估模型性能的重要依据。
最后，保存训练结果，工作区中会显示各种输出，点击Finish处理任何提示。
进行预测时，利用sim函数，格式如：y = sim(model_name, [element_a, element_b])，输入数据用英文分号隔开。
若需要查看模型参数，如权值、阈值和传递函数，可参考以下信息:
输入层到隐含层权值: net.iw{1,1}
输入层到隐含层阈值: theta=net.b{1}
隐含层到输出层权值: net.lw{2,1}
隐含层到输出层阈值: theta2=net.b{2}
传递函数: 分别查看输入层和隐含层的net.layers{1}.transferFcn和net.layers{2}.transferFcn
