神经网络matlab

在MATLAB中实现神经网络需要使用神经网络工具箱。可以使用newff函数来创建一个BP神经网络模型。该函数有三个输入参数，分别是输入数据矩阵P、目标数据矩阵T和每一层的神经元个数S。输入数据矩阵P的大小为RxQ1，其中Q1表示R个输入向量，每个向量有R个属性。目标数据矩阵T的大小为SNxQ2，其中Q2表示SN个目标向量。需要注意的是，在使用newff函数时，输入数据矩阵P和目标数据矩阵T需要事先归一化。

训练和测试BP神经网络可以使用MATLAB神经网络工具箱中的train函数和sim函数。train函数用于训练神经网络模型，sim函数用于对训练好的模型进行测试。在训练过程中，可以使用train函数的net.trainParam属性来控制训练的参数。最后，使用测试合格的神经网络模型进行预测工作。

综上所述，可以通过在MATLAB中使用神经网络工具箱来简易实现BP神经网络。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [《BP神经网络的MATLAB实现》](https://blog.csdn.net/WuchangI/article/details/79236016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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