精通matlab神经网络

『壹』 matlab——神经网络

newff建立网络，train训练网络，sim仿真进行预测
具体help以上三个函数
[nb,minb,maxb,na,mina,maxa]=premnmx(traindata,trainlabels);
[nc]=tramnmx(test_patterns,minb,maxb);
net=newff(minmax(traindata),[4，6,1],);
net=train(net,nb,na);
nd= sim(net,nc);

『贰』 《精通MATLAB》和《精通MATLAB》哪本好

如果刚开始学习MATLAB，可以先找本基础的。专家认为《精通MATLAB》不错。如果进一步学习，可以找《精通MATLAB》，如做图像处理可以选《精通MATLAB》，做神经网络你就找本MATLAB版的《精通MATLAB》。
总的来说，《精通MATLAB》比较好。

『叁』 精通MATLAB神经网络的图书目录

第一篇 MATLAB入门篇
第1章 MATLAB概述 2
第2章 MATLAB计算基础 19
第3章 MATLAB绘图入门 34
第4章 MATLAB编程入门 45
第5章 Simulink仿真入门 78
第二篇 神经网络提高篇
第6章 MATLAB神经网络工具箱概述 100
第7章 MATLAB神经网络GUI工具 114
第8章 感知器神经网络 140
第9章 线性神经网络 162
第10章 BP神经网络 193
第11章 径向基神经网络 225
第12章 自组织神经网络 246
第13章 反馈神经网络 280
第三篇 神经网络综合实战篇
第14章 神经网络优化 306
第15章 神经网络控制 326
第16章 神经网络故障诊断 353
第17章 神经网络预测 375
第18章 Simulink中的神经网络设计 395
第19章 自定义神经网络 404
附录A 工具箱函数列表 438
参考文献 444
……

『肆』 matlab bp神经网络

输入量必须有才能预测，只是输入量要比原来的往后延长一点，如原来的t=1:5,可改为t1=3:7,这样，再仿真，就向后预测了2个点。3入1出的类似，要有3个输入。

『伍』 求《精通Matlab数字图像处理与识别》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~

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简介：《精通Matlab数字图像处理与识别》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。

『陆』 matlab 神经网络

net=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'}); %创建 一个bp 神经网络
net.trainParam.show = 10; %显示训练迭代过程
net.trainParam.lr = 0.05; %学习速率0,05
net.trainParam.goal = 1e-10; %训练精度
net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练次数
net = train(net,p,goal); %训练
结果要么接近于1 ，要么就是0，就这俩类啊，这就是分类结果；
每次都有些差异 很正常，只要不大

『柒』 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。回
核心调用语句如下：答
%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

『捌』 matlab怎么利用神经网络做预测

利用matlab做神经网络预测，可按下列步骤进行：

1、提供原始数据

2、训练数据预测数据提取及归一化

3、BP网络训练

4、BP网络预测

5、结果分析

『玖』 精通matlab有什么好处

可以计算传递函数，也可以绘制控制系统的图形，调整超调量和滞后量。
这些东西，小到计算电路，大到设计飞机都可以用。
而且这个软件还可以挂插件。有通讯工程的插件，有神经网络的插件。

MATLAB 的名称源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。

MATLAB 将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛地应用于科学计算丶控制系统丶信息处理等领域的分析丶仿真和设计工作，而且利用 MATLAB 产品的开放式结构，可以非常容易地对 MATLAB 的功能进行扩充，从而在不断深化对问题认识的同时，不断完善 MATLAB 产品以提高产品自身的竞争能力。

目前 MATLAB 产品族可以用来进行：

· 数值分析
· 数值和符号计算
· 工程与科学绘图
· 控制系统的设计与方针
· 数字图像处理
· 数字信号处理
· 通讯系统设计与仿真
· 财务与金融工程

MATLAB 是 MATLAB 产品家族的基础，它提供了基本的数学算法，例如矩阵运算丶数值分析算法，MATLAB 集成了 2D 和 3D 图形功能，以完成相应数值可视化的工作，并且提供了一种交互式的高级编程语言—— M 语言，利用 M 语言可以通过编写脚本或者函数文件实现用户自己的算法。

MATLAB Compiler 是一种编译工具，它能够将那些利用 MATLAB 提供的编程语言—— M 语言编写的函数文件编译生成为函数库丶可执行文件 COM 组件等等。这样就可以扩展 MATLAB 功能，使 MATLAB 能够同其他高级编程语言例如 C/C++ 语言进行混合应用，取长补短，以提高程序的运行效率，丰富程序开发的手段。

利用 M 语言还开发了相应的 MATLAB 专业工具箱函数供用户直接使用。这些工具箱应用的算法是开放的可扩展的，用户不仅可以查看其中的算法，还可以针对一些算法进行修改，甚至允许开发自己的算法扩充工具箱的功能。目前 MATLAB 产品的工具箱有四十多个，分别涵盖了数据获取丶科学计算丶控制系统设计与分析丶数字信号处理丶数字图像处理丶金融财务分析以及生物遗传工程等专业领域。

Simulink 是基于 MATLAB 的框图设计环境，可以用来对各种动态系统进行建模丶分析和仿真，它的建模范围广泛，可以针对任何能够用数学来描述的系统进行建模，例如航空航天动力学系统丶卫星控制制导系统丶通讯系统丶船舶及汽车等等，其中了包括连续丶离散，条件执行，事件驱动，单速率丶多速率和混杂系统等等。 Simulink 提供了利用鼠标拖放的方法建立系统框图模型的图形界面，而且 Simulink 还提供了丰富的功能块以及不同的专业模块集合，利用 Simulink 几乎可以做到不书写一行代码完成整个动态系统的建模工作。

Stateflow 是一个交互式的设计工具，它基于有限状态机的理论，可以用来对复杂的事件驱动系统进行建模和仿真。 Stateflow 与 Simulink 和 MATLAB 紧密集成，可以将 Stateflow 创建的复杂控制逻辑有效地结合到 Simulink 的模型中。

在 MATLAB 产品族中，自动化的代码生成工具主要有 Real-Time Workshop （ RTW ）和 Stateflow Coder ，这两种代码生成工具可以直接将 Simulink 的模型框图和 Stateflow 的状态图转换成高效优化的程序代码。利用 RTW 生成的代码简洁丶可靠丶易读。目前 RTW 支持生成标准的 C 语言代码，并且具备了生成其他语言代码的能力。整个代码的生成丶编译以及相应的目标下载过程都是自动完成的，用户需要做得仅仅使用鼠标点击几个按钮即可。 MathWorks 公司针对不同的实时或非实时操作系统平台，开发了相应的目标选项，配合不同的软硬件系统，可以完成快速控制原型（ Rapid Control Prototype ）开发丶硬件在回路的实时仿真（ Hardware-in-Loop ）丶产品代码生成等工作。

另外， MATLAB 开放性的可扩充体系允许用户开发自定义的系统目标，利用Real-Time Workshop Embedded Coder 能够直接将 Simulink 的模型转变成效率优化的产品级代码。代码不仅可以是浮点的，还可以是定点的。

MATLAB 开放的产品体系使 MATLAB 成为了诸多领域的开发首选软件，并且， MATLAB 还具有 300 余家第三方合作伙伴，分布在科学计算丶机械动力丶化工丶计算机通讯丶汽车丶金融等领域。接口方式包括了联合建模丶数据共享丶开发流程衔接等等。

MATLAB 结合第三方软硬件产品组成了在不同领域内的完整解决方案，实现了从算法开发到实时仿真再到代码生成与最终产品实现的完整过程。

主要的典型应用包括：

· 控制系统的应用与开发——快速控制原型与硬件在回路仿真的统一平台 dSPACE
· 信号处理系统的设计与开发——全系统仿真与快速原型验证， TI DSP 丶 Lyrtech 等信号处理产品软硬件平台
· 通信系统设计与开发——结合 RadioLab 3G 和 Candence 等产品
· 机电一体化设计与开发——全系统的联合仿真，结合 Easy 5 丶 Adams 等

Release 2010a 的新功能

Release 2010a 包括 MATLAB 和 Simulink 的若干新功能丶一款新产品以及对其它 85 款产品的更新和缺陷修复。已经购买 MathWorks 软件维护服务的用户可以下载产品更新。

MATLAB 产品系列的新功能包括：
- 增加更多多线程数学函数，增强文件共享丶路径管理功能以及改进 MATLAB 桌面
- 新增用于在 MATLAB 中进行流处理的系统对象，并在Video and Image Processing Blockset 和 Signal Processing Blockset 中提供超过 140 种支持算法
- 针对 50 多个函数提供多核支持并增强性能，并对图像处理工具箱中的大型图像提供更多支持
- 在全局优化工具箱和优化工具箱中提供新的非线性求解器
- 能够从 Symbolic Math Toolbox 中生成 Simscape 语言方程
- 在 SimBiology 中提供随机近似最大期望 (SAEM) 算法和药动学给药方案支持

Simulink 产品系列的新功能包括：
- 在 Simulink 中提供可调参数结构丶触发模型块以及用于大型建模的函数调用分支
- 在 嵌入式 IDE 链接和目标支持包中提供针对 Eclipse丶嵌入式 Linux 及 ARM 处理器的代码生成支持
- 在 IEC 认证工具包中提供对 Real-Time Workshop Embedded Coder 和 PolySpace 产品的 ISO 26262 认证
- 在 DO 鉴定工具包中提供扩展至模型的 DO-178B 鉴定支持
- Simulink PLC Coder，用于生成 PLC 和PAC IEC 61131 结构化文本的新产品

『拾』 关于matlab的BP神经网络：

比较新的版本，比如说matlab 2010以上的，都不需要装神经网络的工具箱
建立网络步骤：
1、数据归一化：输入的数据通常为P,输出数据通常为T，数据格式为：每列对应一个样本，归一化常用函数：mapminmax
[pn,ps]=mapminmax(p); [tn,ts]=mapminmax(t)
pn,tn是归一化后的数据，ps, ts是归一化的结构体，在后面反归一化预测值很有用。
2、建立网络并设定参数
net=newff(pn,tn,[ ]) 中括号里面的是输入层数，隐含神经元数，输出层数，还可以设定节点传递函数等等的参数
net.trainparam.epochs=1000 训练的次数
net.trainparam.goal=0.0001 训练的误差目标值
net.trainparam.lr=0.1 学习速率，通常在0到1之间，过大过小都不好
3、预测并分析
an=sim(net, pn)
ouput=mapminmax('reverse', an, ts) 根据之前归一化的标准，对预测结果进行反归一化，得到结果
error=output-t 这里是对误差进行输出，也可以用error=sum(asb(output-t))
当然也可以作图，比如说：
plot(p,t,'-o')
hold on
plot(p, output,'-*')
看预测值和真实值能否吻合
还可以在神经网络训练完成后的对话框中看MSE和R方
还有很多方法提高神经网络的精度，以上程序没有经过MATLAB调试，但大致过程如上

纯手打，希望采纳！