matlab神经网络函数

matlab神经网络函数中常用的传递函数有三种，分别是：

1. 图像函数表示：f(x) = e^(-x^2)
2. 图像函数表示：f(x) = 1/(1 + e^(-x)) （常用于隐藏层函数，称为tansig函数）
3. 图像函数表示：f(x) = x^2 （常用于阈值型传递函数，称为hardlim函数）

相关问题

利用matlab神经网络函数处理实际工程问题的一般方法和步骤

利用Matlab神经网络函数处理实际工程问题的一般方法和步骤如下：

1. 收集数据：首先需要收集与问题相关的数据，数据应该包含输入和输出。输入是神经网络的输入变量，输出是神经网络的输出变量。

2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括数据清理、归一化、降噪、特征选择等处理。

3. 设计网络结构：根据问题的特点选择合适的神经网络结构，包括网络层数、神经元个数等。

4. 训练网络：使用训练数据对神经网络进行训练，训练方法包括误差反向传播算法、Levenberg-Marquardt算法、贝叶斯规则等。

5. 验证网络：使用测试数据对训练好的神经网络进行验证，检验其性能和准确度。

6. 应用网络：将训练好的神经网络应用于实际工程问题中，进行预测、分类、识别等操作。

7. 优化网络：根据实际应用效果对神经网络进行优化，包括参数调整、结构调整等。

以上是利用Matlab神经网络函数处理实际工程问题的一般方法和步骤，希望对你有所帮助。

matlab神经网络预测函数

在MATLAB中，可以使用神经网络工具箱来进行神经网络的预测。其中，`nnpredict`函数是用于对神经网络进行预测的函数。

下面是一个使用`nnpredict`函数进行神经网络预测的示例代码：

% 加载训练好的神经网络模型
load('trained_network.mat');

% 输入待预测的数据
input_data = [1, 2, 3, 4];

% 对输入数据进行预测
output = nnpredict(trained_network, input_data);

在上述代码中，首先使用`load`函数加载训练好的神经网络模型。然后，定义待预测的输入数据`input_data`。最后，调用`nnpredict`函数对输入数据进行预测，预测结果保存在`output`变量中。

需要注意的是，`trained_network`是一个已经训练好的神经网络模型，可以通过训练过程中保存的模型文件进行加载。在示例代码中，使用`load`函数加载了名为`trained_network.mat`的模型文件。