神经网络工具箱操作

打开MATLAB，在命令行输入nntool，将出现以下界面：图1神经网络工具箱主界面其中最重要的分为6个部分：第1部分中显示的是系统的输入数据；第2部分是系统的盼望输出；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之间的差别；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。点击“Import”按钮，分别导入输入数据与目的输出数据（数据可从工作区导入，也可从文献导入）：图2导入输入数据集图3导入盼望输出数据集导入数据后主界面的状况以下：图4导入数据后的状况重要阐明：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似，否则将报错！如果原先数据是以行为单位组织的话，能够先在MATLAB中实现转置然后再导入，即B=A’。3.现在需要的数据已有了，下一步就是建立一种神经网络模型对数据集进行学习。下列环节以BP网络为例，首先点击“New”按钮，出现以下界面：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处用于拟定网络的盼望输出数据；5、6、7处分别对神经网络的重要机制函数进行设立；8处设立网络层数；9处用于选择各网络层（需要阐明的是：第1层指的是隐含层而不是输入层），从而在10和11处能够对该层的神经元个数和传递函数进行设立；12处按钮能够用于查看现在所设立的神经网络的构造图（下附图）；点击13处按钮即可生成对应的神经网络模型。前面只是简朴地介绍了各个部分的作用，具体参数应当如何设立就只有各位自行去学习有关的文献了，此处不再多言。图6神经网络构造预览4.现在模型和数据都有了，下一步该进行模型的训练了。回到主界面以下：图7回到主界面选中我们刚刚建立的神经网络模型，然后点击“Open”按钮，将会出现以下界面：图8神经网络界面在这里重要介绍两个选项卡中的内容，一种是“Train”，另一种是“Adapt”。点击“Train”选项卡后做对应的设立刻可进行神经网络的训练：图9模型重要信息设立图10模型具体参数设立设立完全部信息后点击“TrainNetwork”按钮即可进行网络的训练了。训练完毕后会有一种成果信息界面，以下：图11训练成果反馈5.OK，现在模型训练也结束了，那么下一步自然是要来验证我们训练的模型。先导入验证输入和验证输出，这一步不再重提。然后来到模型验证界面：图12验证数据导入后图13验证参数设立红框1中设立网络的输入和验证输出；2中设立网络输出和误差状况的存储名；这些都完毕之后点击“AdaptNetwork”后即可。此后会出现以下的提示界面：图14提示界面接下来再回到神经网络主界面以下：图15网络验证成果此时界面中会多出红框所框出的两组数据，它们分别是网络的输出与对应的输出误差。具体的数据能够通过双击它们来打开查看。重要阐明：神经网络的输入和输出数据规定每列为一种样本，按日常的习惯可能需要转置一下。否则可能报告输入/输出样本数量不同的错误。如果出现“inputdatasizedoesnotmatchne