Matlab_神经网络工具箱(GUI界面的使用方法)(看完)..
MATLAB神经网络工具箱详解
MATLAB 图形用户界面功能:——作者：强哥1573：2017-09-01 nnstart - 神经网络启动GUInctool - 神经网络分类工具nftool - 神经网络的拟合工具nntraintool - 神经网络的训练工具nprtool - 神经网络模式识别工具ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。
查看- 查看一个神经网络。
网络的建立功能。
cascadeforwardnet - 串级，前馈神经网络。
competlayer - 竞争神经层。
distdelaynet - 分布时滞的神经网络。
elmannet - Elman神经网络。
feedforwardnet - 前馈神经网络。
fitnet - 函数拟合神经网络。
layrecnet - 分层递归神经网络。
linearlayer - 线性神经层。
lvqnet - 学习矢量量化（LVQ）神经网络。
narnet - 非线性自结合的时间序列网络。
narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。
newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。
newhop - 建立经常性的Hopfield网络。
newlind - 设计一个线性层。
newpnn - 设计概率神经网络。
newrb - 径向基网络设计。
newrbe - 设计一个确切的径向基网络。
patternnet - 神经网络模式识别。
感知- 感知。
selforgmap - 自组织特征映射。
timedelaynet - 时滞神经网络。
利用网络。
网络- 创建一个自定义神经网络。
SIM卡- 模拟一个神经网络。
初始化- 初始化一个神经网络。
适应- 允许一个神经网络来适应。
火车- 火车的神经网络。
DISP键- 显示一个神经网络的属性。
显示- 显示的名称和神经网络属性adddelay - 添加延迟神经网络的反应。
closeloop - 神经网络的开放反馈转换到关闭反馈回路。
(完整word版)Matlab的神经网络工具箱入门
Matlab的神经网络工具箱入门在command window中键入help nnet>> help nnetNeural Network ToolboxVersion 7.0 (R2010b) 03-Aug-2010神经网络工具箱版本7.0（R2010b）03八月，2010图形用户界面功能。
nnstart - 神经网络启动GUInctool - 神经网络分类工具nftool - 神经网络的拟合工具nntraintool - 神经网络的训练工具nprtool - 神经网络模式识别工具ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。
查看- 查看一个神经网络。
网络的建立功能。
cascadeforwardnet - 串级，前馈神经网络。
competlayer - 竞争神经层。
distdelaynet - 分布时滞的神经网络。
elmannet - Elman神经网络。
feedforwardnet - 前馈神经网络。
fitnet - 函数拟合神经网络。
layrecnet - 分层递归神经网络。
linearlayer - 线性神经层。
lvqnet - 学习矢量量化（LVQ）神经网络。
narnet - 非线性自结合的时间序列网络。
narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。
newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。
newhop - 建立经常性的Hopfield网络。
newlind - 设计一个线性层。
newpnn - 设计概率神经网络。
newrb - 径向基网络设计。
newrbe - 设计一个确切的径向基网络。
patternnet - 神经网络模式识别。
感知- 感知。
selforgmap - 自组织特征映射。
timedelaynet - 时滞神经网络。
利用网络。
网络- 创建一个自定义神经网络。
SIM卡- 模拟一个神经网络。
初始化- 初始化一个神经网络。
matlab中GUI的使用
今天由于要帮一朋友用matlab处理一幅图片，处理图片的要求其实很简单，就是把图片加载进matlab中，然后显示出想要的某一列的趋势图来。
如果用代码写的话，程序如下：x=imread(‘文件路径\*.jpg’);figure(1);plot(x(:,100)); %假如要显示的是图像的第100列的趋势图显示效果如下图所示：虽然用Ｍ文件写两句很简单，不过带着感情，追求更好是我们永恒的动力，首先用Ｍ文件时候人机界面不友好，的看很多的代码，尤其对不太熟悉Ｍ编程的的人而言即使很简单也看着比较郁闷，因此我们接下来用matlab中的GUI来完成这个简单的例子，当然编程起来比这个复杂多，但是对使用者而言确很简单清楚。
这个就如同ＶＣ中的ＭＦＣ和ＷＩＮＤＯＷＳＦＯＲＭＳ一样。
做成的都是人机交互界面。
不废话了，看例子。
首先打开ＭＡＴＬＡＢ，要新建一个ＭＡＴＬＡＢ GUI 程序有三种方法，这里我直接在命令窗口里输入guide，新建一个空的ＧＵＩ程序，选择如下图：新建好的ＧＵＩ编程界面如下图，上面无非就是菜单，工具，还有编程用到的控件，还有编程的用户窗口。
这个和ＬＡＢＶＩＥＷ有点像。
不过ＬＡＢＶＩＥＷ的前面板都是用控件拖出来的，后面板也是拖控件画出来的。
而ＧＵＩ的显示界面是拖控件画出来的，其中一些属性参数要设置下，而后面的执行这些控件的都是写的Ｍ函数，即后面板都是要写代码的，这个比ＬＡＢＶＩＥＷ单纯的画程序要难，当然灵活性也大，不过个人感觉没一个简单的，都难呀。
至于上面控件的意思，怎么拖请自己看吧，若学过ＭＦＣ或者ＷＩＮＤＯＷＳＦＯＲＭＳ的人就会很容易理解的，这之间是太像了，呵呵。
我们的目的是显示图片，并且显示需要的某一列的趋势图。
为了使人机交互更好点，我们可以使加载图片时和我们选择打开文件夹那样完成，即自己选择路径，而不用每次在M文件里改路径。
还有我们要求在加载图片完成时立马显示出这幅图片的大小信息，即多少行，多少列。
神经网络工具箱操作
1. 打开MATLAB，在命令行输入nntool，将出现如下界面：图1 神经网络工具箱主界面其中最主要的分为6个部分：第1部分中显示的是系统的输入数据；第2部分是系统的期望输出；第3部分是网络的计算输出；第4部分是网络的误差，即2和3之间的差异；第5部分呈现的是已经建立的神经网络实例；第6部分的两个按钮分别负责数据的导入和网络模型的建立。
2. 点击“Import”按钮，分别导入输入数据与目标输出数据（数据可从工作区导入，也可从文件导入）：图2 导入输入数据集图3 导入期望输出数据集导入数据后主界面的情况如下：图4 导入数据后的情况重要说明：神经网络的数据是以列为基本单位的，即输入与输出数据的列数必须相同，否则将报错！如果原先数据是以行为单位组织的话，可以先在MATLAB 中实现转置然后再导入，即B = A’。
3.现在需要的数据已经有了，下一步就是建立一个神经网络模型对数据集进行学习。
以下步骤以BP网络为例，首先点击“New”按钮，出现如下界面：几个重要部分已在上图中框出：1处用于定义该神经网络的名称；2处用于选择神经网络的类型；3处用于选择网络的输入数据；4处用于确定网络的期望输出数据；5、6、7处分别对神经网络的主要机制函数进行设置；8处设置网络层数；9处用于选择各网络层（需要说明的是：第1层指的是隐含层而不是输入层），从而在10和11处可以对该层的神经元个数和传递函数进行设置；12处按钮可以用于查看当前所设置的神经网络的结构图（下附图）；点击13处按钮即可生成对应的神经网络模型。
前面只是简单地介绍了各个部分的作用，具体参数应该如何设置就只有各位自行去学习相关的文献了，此处不再多言。
图6 神经网络结构预览4.现在模型和数据都有了，下一步该进行模型的训练了。
回到主界面如下：图7 回到主界面选中我们刚才建立的神经网络模型，然后点击“Open”按钮，将会出现如下界面：图8 神经网络界面在这里主要介绍两个选项卡中的内容，一个是“Train”，另一个是“Adapt”。
Matlab_神经网络工具箱(GUI界面的使用方法)(看完)
2014-2-20
11
• <step.4>训练网络 • Network/Data Manager窗口中选中network1， 双击或Open…。打开如下图 • 在Train中，见下页图，
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2014-2-20
13
可以看出,该窗口为一个多页面对话框,在 Train 页面有2个子页面： ●Training ：训练数据(Training Data)的输入 向量(Inputs )选择为p,目标向量(Targets)选 择为t;训练结果(Training Results)的输出变 量(outputs ) 和误差性能变量(Errors)采用 系统自动生成的network1 _ output,和 network1 _ errors,当然它们也可以由用户重 新定义。
22
2014-2-20
19
• <step.6>结果Export和Save • Network/Data Manager窗口中点击Export… • 选择一个或多个变量，Export（导出至 Workspace）或Save（存储为*.mat文件）
2014-2-20
20
• <step.7>加载先前仿真过的网络于nntool • 假设已通过step 6将先前的网络等数据保存至 mat文件里，那么可以通过Import，将网络和 数据导入至nntool，过程同step.2中Load from disk file
2014-2-20
2
1图形用户界面简介 函数nntool 的详解见help文档。在MATLAB 命令窗口(cork\data manager(网络／ 数据管理器窗补如图1 所示。) （或点击Start/Toolboxes/Neural Network）
MATLAB 神经网络LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用
Method_option.plotOriginal = 0; Method_option.xscale = 1; Method_option.yscale = 1; Method_option.plotScale = 0; Method_option.pca = 0;
Method_option.type =ห้องสมุดไป่ตู้5;
[predict_Y,mse,r] = SVR(train_y,train_x,test_y,test_x,Method_option); bestCVmse =
0.0326 bestc =
4.4803 bestg =
32.9112 bestp =
0.0216 Mean squared error = 0.000400906 (regression) Squared correlation coefficient = 0.996549 (regression) Mean squared error = 0.00171783 (regression) Squared correlation coefficient = 0.994947 (regression) mse =
bestacc = 98.8764
bestc =
2 bestg =
2.8284
test for psoSVMcgForClass
load wine_test [train_scale,test_scale,ps] = scaleForSVM(train_data,test_data,0,1);
不错的Matlab神经网络工具箱实用指南
的神经网络工具箱实用指南文章摘要:第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如、、和。
第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。
第一章介绍．神经网络神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。
在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。
一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。
如下图所示。
这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。
作为典型，许多输入目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。
神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。
这些领域包括：模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。
如今神经网络能够用来解决常规计算机和人难以解决的问题。
我们主要通过这个工具箱来建立示范的神经网络系统，并应用到工程、金融和其他实际项目中去。
一般普遍使用有监督训练方法，但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。
无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。
一些线形网络和网络是直接设计的。
总的来说，有各种各样的设计和学习方法来增强用户的选择。
神经网络领域已经有年的历史了，但是实际的应用却是在最近年里，如今神经网络仍快速发展着。
因此，它显然不同与控制系统和最优化系统领域，它们的术语、数学理论和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。
我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常运行的建好的处理轮廓。
我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具，一个能够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具，一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工具。
因为这个领域和它的材料是如此新，这个工具箱将给我们解释处理过程，讲述怎样运用它们，并且举例说明它们的成功和失败。
我们相信要成功和满意的使用这个工具箱，对范例和它们的应用的理解是很重要的，并且如果没有这些说明那么用户的埋怨和质询就会把我们淹没。
(整理)Matlab的神经网络工具箱实用指南.
Matlab的神经网络工具箱实用指南文章摘要:第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如new、init、adapt和train。
第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。
第一章介绍1．神经网络神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。
在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。
一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。
如下图所示。
这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。
作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。
神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。
这些领域包括：模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。
如今神经网络能够用来解决常规计算机和人难以解决的问题。
我们主要通过这个工具箱来建立示范的神经网络系统，并应用到工程、金融和其他实际项目中去。
一般普遍使用有监督训练方法，但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。
无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。
一些线形网络和Hopfield网络是直接设计的。
总的来说，有各种各样的设计和学习方法来增强用户的选择。
神经网络领域已经有50年的历史了，但是实际的应用却是在最近15年里，如今神经网络仍快速发展着。
因此，它显然不同与控制系统和最优化系统领域，它们的术语、数学理论和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。
我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常运行的建好的处理轮廓。
我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具，一个能够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具，一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工具。
因为这个领域和它的材料是如此新，这个工具箱将给我们解释处理过程，讲述怎样运用它们，并且举例说明它们的成功和失败。
Matlab的神经网络工具箱实用指南(2)
多层神经元网络一个网络可以有几层，每一层都有权重矩阵W，偏置向量b和输出向量a。
为了区分这些权重矩阵、输出矩阵等等，在图中的每一层，我们都为感兴趣的变量以上标的形式增加了层数。
你能够看到在下面所示的三层网络图和等式中使用层符号。
上面所示的网络有R1个输入，第一层有S1个神经元，第二层有S2个神经元，以次类推。
一般不同层有不同数量的神经元。
每一个神经元的偏置输入是常量1。
注意中间层的输出就是下一层的输入。
第二层可看作有S1个输入，S2个神经元和S1 xS2 阶权重矩阵W2 的单层网络。
第二层的输入是a1，输出是a2，现在我们已经确定了第二层的所有向量和矩阵，我们就能把它看成一个单层网络了。
其他层也可以照此步骤处理。
多层网络中的层扮演着不同的角色。
给出网络输出的层叫做输出层。
所有其他的层叫做隐层。
上图所示的三层网络有一个输出层（第三层）和两个隐层（第一和第二层）。
有些作者把输入作为第四层，这里不用这种指定。
上面所示的三层网络的简洁画法如下图所示：多层网络的功能非常强大。
举个例子，一个两层的网络，第一层的转移函数是曲线函数，第二层的转移函数是线性函数，通过训练，它能够很好的模拟任何有有限断点的函数。
这种两层网络集中应用于"反向传播网络"。
注意我们把第三层的输出a3标记为y。
我们将使用这种符号来定义这种网络的输出。
4．数据结构这一节将讨论影响网络仿真的输入数据结构的格式。
我们首先讨论静态网络，在讨论动态网络。
我们将关心两种基本的输入向量类型：同步（同时或者无时序）向量和异步向量。
对异步向量来说，向量的顺序是非常重要的。
对同步向量来说，顺序是不重要的，并且如果我们已经有一定数量的并行网络我们就能把一个输入向量输入到其中的任意网络。
静态网络中的同步输入仿真仿真静态网络（没有反馈或者延迟）是网络仿真最简单的一种。
在这种情况中，我们不需要关心向量输入的时间顺序，所以我们可以认为它是同时发生的。
Matlab神经网络工具箱介绍(Neural Network Toolbox)
2020/5/6
10
• <step.3>建立网络
• Network/Data
Manager窗口中New… 打开Create Network or Data，如右图。
• Name：定义网络名为 network1
• 选择Input/Target Data,设置训练函数等参 数。
• View：查看模型
2020/5/6
f ( p)
Forecasting error xn1 t '
2020/5/6
6
• <step.1>数据构造与预处理 •
2020/5/6
7
• <step.2>训练数据导入nntool
• 根据数据的多少，数据文件的格式等获取样本 数据的方法有：
• 1）直接输入数据：通过采用元素列表方式输 入。适用于样本数目较少时。New…按钮
2020/5/6
21
总结
需要注意的是,源文件名及路径名不能是汉 字,否则导致读取文件失败。
本部分介绍了MATLAB 神经网络工具箱的 图形用户界面,为尚不熟悉以MATLAB 编程进 行神经网络设计与仿真的用户提供了一个非常 好的交互式图形界,使得神经网络的设计和仿真 变得轻而易举。
2020/5/6
22
单击Simulate Network按钮,则在Network/ Data Manager窗口的Outputs和Errors区域分 别显示出相应的仿真结果，选中变量名,单击该 窗口的Open按钮,弹出数据窗口,在该窗口可以 查看仿真结果的具体数据,如图 所示。
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• <step.6>结果Export和Save
Matlab的神经网络工具箱入门
Matlab的神经网络工具箱入门在command window中键入help nnet>> help nnetNeural Network ToolboxVersion 7.0 (R2010b) 03-Aug-2010神经网络工具箱版本7.0（R2010b）03八月，2010图形用户界面功能。
nnstart - 神经网络启动GUInctool - 神经网络分类工具nftool - 神经网络的拟合工具nntraintool - 神经网络的训练工具nprtool - 神经网络模式识别工具ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。
查看- 查看一个神经网络。
网络的建立功能。
cascadeforwardnet - 串级，前馈神经网络。
competlayer - 竞争神经层。
distdelaynet - 分布时滞的神经网络。
elmannet - Elman神经网络。
feedforwardnet - 前馈神经网络。
fitnet - 函数拟合神经网络。
layrecnet - 分层递归神经网络。
linearlayer - 线性神经层。
lvqnet - 学习矢量量化（LVQ）神经网络。
narnet - 非线性自结合的时间序列网络。
narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。
newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。
newhop - 建立经常性的Hopfield网络。
newlind - 设计一个线性层。
newpnn - 设计概率神经网络。
newrb - 径向基网络设计。
newrbe - 设计一个确切的径向基网络。
patternnet - 神经网络模式识别。
感知- 感知。
selforgmap - 自组织特征映射。
timedelaynet - 时滞神经网络。
利用网络。
网络- 创建一个自定义神经网络。
SIM卡- 模拟一个神经网络。
初始化- 初始化一个神经网络。
MATLAB 神经网络工具箱(方案).ppt
MATLAB函数: logsig(对数), tansig(正切) 演示课件
单层神经网络模型
R维输入, S个神经元的单层神经网络模型
w11 w12 L
W
w21
w21
L
L L L
wS1
wS1
L
w1R
w2
R
L
wSR
b1
b
b2
M
演示课件bS
a f (Wp + b)
多层神经网络模型
while (sse(E)) //sse函数是用来判定误差E的函数
[net,Y,E] = adapt(net,P,T); //利用输入样本调节神经网net
linehandle = plotpc(net.IW{1},net.b{1},linehandle);/ /画出调整以后的分类线
drawnow; //延迟一段时间 end
演示课件
感知器的权值和阀值初始化
newp默认权值和阀值为零(零初始化函数initzero).
net = newp([-2,+2;-2,+2],2);
W= b=
W=net.IW{1,1} %显示网络的权值 0 0 0
b=net.b{1} %显示网络的阀值 0 0 0
改变默认初始化函数为随机函数rands
%已知样本输入向量 %已知样本目标向量 %创建感知器 %返回划线的句柄 % 设置训练最大次数 %训练网络 %已知待分类向量 %二元分类仿真结果 %新建图形窗口 %画输入向量 %画分类线
演示课件
演示课件
实验一 利用感知器进行分类(1)
一个经过训练的感知器对5个输入向量进行分类(2类)。 Step 1 画输入向量的图像
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2021/4/13
5
• <step.1>数据构造与预处理 • Time Series Forecasting
Given time series :{x1, x2 ,..., xn1, xn}, in order to forecast xn1 Consider,
x1
X
x2 …
xnd
x2 … xd
• 2）Import from Matlab Workspace：Import… 按钮。
• 3）Load from disk file：适合从M-file 文件中 读取数据。 Import…按钮。
2021/4/13
8
2021/4/13
Import from Matlab Workspace 9
Load from disk file
2021/4/13
17
• <step.5>仿真 • Network/Data Manager窗口中选中network1，
双击或Open…。
• 在Simulate中，见图，
2021/4/13
18
将仿真数据选择为testX,仿真结果选择为 network1_outputs_sim；Targets选为TestY， 误差errors为network1_errors_sim。
2021/4/13
15
以上过程完成后,单击该页面的Train Network 按钮,开始训练,其训练过程如图9所示。
Algorithms：相关参数 Progress：终止条件（只要 一个满足则停止） Plots：各种图形曲线
2021/4/13 图9 训练误差性能曲线
16
训练完成后,在Network/Data Manager窗口 可以看到,在Outputs区域显示出输出变量名 network1 _outputs,在Errors区域显示出误差 性能变量名network1 _ errors。选中变量名,单 击该窗口的Open按钮,则弹出数据(Data)窗口, 在该窗口可以查看到该所选中变量的具体数据。
x3
…
xd
1
… … …
xnd 1
…
xn1
xd 1
Y
xd 2 …
xn
by learning, there ' s a pattern f , which Y f (X )
then
if p xnd1 xnd2 … xn is available,
hence,
t
'
x' n1
单击Simulate Network按钮,则在Network/ Data Manager窗口的Outputs和Errors区域分 别显示出相应的仿真结果，选中变量名,单击该 窗口的Open按钮,弹出数据窗口,在该窗口可以 查看仿真结果的具体数据,如图 所示。
神经网络工具箱介绍
2021/4/13
1
MATLAB 2009b的神经网络工具箱neural network toolbox提供了图形用户界面(graph user interface , GUI) ,从而使用户在图形 界面上,通过与计算机的交互操作设计和仿真 神经网络,使得神经网络的设计和仿真变得简 单易学.
2021/4/13
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• <step.4>训练网络 • Network/Data Manager窗口中选中network1，
双击或Open…。打开如下图
• 在Train中，见下页图，
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2021/4/13
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可以看出,该窗口为一个多页面对话框,在 Train 页面有2个子页面：
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• <step.3>建立网络
• Network/Data
Manager窗口中New… 打开Create Network or Data，如右图。
• Name：定义网络名为 network1
• 选择Input/Target Data,设置训练函数等参 数。
• View：查看模型
2021/4/13
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●TrainingParameters ：设置训练的各种参数, 这要根据具体训练和学习函数进行确定,相关内 容可参看各神经网络模型的训练和学习算法。 本例采用其默认值即可。
• epochs：训练的最大循环次数 • goal：性能目标 • max_fail：最大验证数据失败的次数 • mem_reduc：降低内存需求的系数 • min_grad：最小性能梯度 • mu：动量的初始值 • mu_dec：动量减少系数 • mu_inc：动量增加系数 • mu_max：动量最大值 • show：每格多少训练循环次数会 显示训练过程 • time：最大的训练所须时间， 单位为秒
f ( p)
Forecasting e
• <step.1>数据构造与预处理 •
2021/4/13
7
• <step.2>训练数据导入nntool
• 根据数据的多少，数据文件的格式等获取样本 数据的方法有：
• 1）直接输入数据：通过采用元素列表方式输 入。适用于样本数目较少时。New…按钮
2021/4/13
3
•
图1 图形用户界面
2021/4/13
4
• 2.nntool使用过程与实例
• <step.1>数据构造与预处理 • <step.2>训练数据导入nntool • <step.3>建立网络 • <step.4>训练网络 • <step.5>仿真网络 • <step.6>输出与存储模拟结果 • <step.7>加载先前仿真过的网络于nntool
2021/4/13
2
1图形用户界面简介
函数nntool 的详解见help文档。在MATLAB 命令窗口(command window)输入nntool, 按 Enter后即可打network\data manager(网络／ 数据管理器窗补如图1 所示。)
（或点击Start/Toolboxes/Neural Network）
●Training ：训练数据(Training Data)的输入 向量(Inputs )选择为p,目标向量(Targets)选 择为t;训练结果(Training Results)的输出变 量(outputs ) 和误差性能变量(Errors)采用 系统自动生成的network1 _ output,和 network1 _ errors,当然它们也可以由用户重 新定义。