matlab中net.iw,matlab神经网络工具箱中net.train..._网络编辑_帮考网

您的问题是关于 MATLAB 神经网络工具箱中的 `net.iw` 和 `net.train`。`net.iw` 是一个神经网络对象（`net`）的输入权重矩阵属性，它表示输入层到隐层之间的权重矩阵。`net.train` 是一个神经网络对象的训练函数属性，它指定用于训练神经网络的算法和参数选项。

在 MATLAB 中，您可以使用 `newff` 函数创建一个新的前馈神经网络对象，并使用 `train` 函数对其进行训练。例如，以下代码创建了一个具有两个隐层神经元的前馈神经网络，并使用 `train` 函数对其进行训练：

net = newff(X, Y, [2], {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm');
net = train(net, X, Y);

其中，`X` 和 `Y` 分别是输入和输出数据，`[2]` 表示有两个隐层神经元，`{'tansig', 'purelin'}` 表示隐层和输出层的激活函数，`'trainlm'` 表示使用 Levenberg-Marquardt 反向传播算法进行训练。

一旦训练完成，您可以使用 `sim` 函数对新数据进行预测。例如，以下代码使用训练好的神经网络对新数据进行预测：

Y_pred = sim(net, X_new);

相关问题

matlab加权网络图,如何在matlab中编写求解加权网络的各个节点..._网络编辑_帮考网...

要在Matlab中编写求解加权网络的各个节点，可以使用Matlab中的Graph对象和相关函数来操作网络。具体步骤如下：

1. 创建一个Graph对象，使用addnode方法向其中添加节点，使用addedge方法添加边。例如，下面创建了一个简单的网络：

G = graph();
G = addnode(G, {'A', 'B', 'C', 'D'});
G = addedge(G, 'A', 'B');
G = addedge(G, 'B', 'C');
G = addedge(G, 'C', 'D');
G = addedge(G, 'D', 'A');

2. 给每个节点赋予一个权重值，可以使用一个数组来存储。例如，下面给每个节点赋予了一个随机的权重值：

weights = rand(size(G.Nodes, 1), 1);

3. 使用Matlab中的graphshortestpath函数来求解加权网络的各个节点之间的最短路径。该函数的第三个参数可以指定每个节点的权重值，用于计算最短路径。例如，下面计算了网络中每个节点到节点'A'的最短路径：

[distances, path] = graphshortestpath(G, 'A', 'Weights', weights);

其中，distances是一个数组，存储了每个节点到节点'A'的最短距离；path是一个cell数组，存储了每个节点到节点'A'的最短路径。

4. 可以使用Matlab中的plot函数将网络和最短路径可视化。例如，下面绘制了网络和节点'A'到其他节点的最短路径：

figure;
p = plot(G);
highlight(p, path, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);

以上就是在Matlab中编写求解加权网络的各个节点的简单步骤。根据具体情况，可能需要使用其他函数或方法进行处理。