神经网络matlab(卷积神经网络matlab)

matlab训练神经网络，performance图中的best曲线意思是什么？表示达到最小精度了么？

精度是自己设定的，是那个水平的直线，这里的神经网络没有best曲线，就是个goal和training两条的。是训练过程中的误差曲线，表示经过X次训练，感知器输出达到目标值，也就是感知器的输出已经和目标向量一致了。

每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标shu的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。 特别是，应该注意内部的TEST红线，这是BP计算/训练结果。

扩展资料：

BP（Back Propagation）神经网络是由Rumelhart和McCelland领导的一组科学家于1986年提出的。BP（Back Propagation）是由反向传播误差反向传播算法训练的多层前馈网络，是使用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络可以学习并存储大量的输入-输出模式映射关系，而无需事先揭示描述这些映射关系的数学方程式。 BP网络的学习规则是使用最速下降法，并通过反向传播来不断调整网络的权重和阈值，以最小化网络的平方误差之和。 BP神经网络模型的拓扑包括输入层，隐藏层和输出层。

参考资料来源：百度百科-BP神经网络

matlab中的BP神经网络

从原理上来说，神经网络是可以预测未来的点的。
实际上，经过训练之后，神经网络就拟合了输入和输出数据之间的函数关系。只要训练的足够好，那么这个拟合的关系就会足够准确，从而能够预测在其他的输入情况下，会有什么样的输出。
如果要预测t=[6
7]两点的R值，先以t=[1
2
3
4
5]作为输入，R=[12
13
14
14
15]作为输出，训练网络。训练完成之后，用t=[2
3
4
5
6]作为输入，这样会得到一个输出。不出意外的话，输出的数组应该是[13
14
14
15
X],这里的X就是预测t=6时的R值。然后以t=[3
4
5
6
7]作为输入，同理得到t=7时候的R值。
根据我的神经网络预测，t=6时，R=15，t=7时，R=15。我不知道这个结果是否正确，因为神经网络通常需要大量的数据来训练，而这里给的数据似乎太少，可能不足以拟合出正确的函数。

Matlab神经网络原理中可以用于寻找最优解的算法有哪些？

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神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。 然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。
而在寻解过程中，步长太大，就会搜索得不仔细，可能跨过了优秀的解，而步长太小，又会使寻解过程进行得太慢。因此，步长设置适当非常重要。
学习率对原步长（在梯度下降法中就是梯度的长度）作调整，如果学习率lr = 0.1,那么梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度，
而在matlab神经网络工具箱里的lr,代表的是初始学习率。因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长，使用的是可变学习率，它会根据上一次解的调整对目标函数带来的效果来对学习率作调整，再根据学习率决定步长。
机制如下：
if newE2/E2 > maxE_inc %若果误差上升大于阈值
lr = lr * lr_dec; %则降低学习率
el
if newE2 < E2 %若果误差减少
lr = lr * lr_inc;%则增加学习率
end
详细的可以看《神经网络之家》nnetinfo里的《[重要]写自己的BP神经网络(traingd)》一文，里面是matlab神经网络工具箱梯度下降法的简化代码

MATLAB神经网络的目录

第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1
本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11
本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21
根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36
对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45
BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54
根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65
本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73
根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81
根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90
某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100
现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112
将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122
本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133
对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141
在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
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第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153
本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。
第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159
本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。
第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170
根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。
第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176
本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。
第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183
本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。
第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188
威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。
第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198
现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。
第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208
根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。
第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218
根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。
第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229
模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。
第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236
根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。
第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243
在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。
第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258
根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。
第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268
根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。
第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277
为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

如何利用matlab进行神经网络预测

matlab 带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子。
核心调用语句如下：
%数据输入

%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%% BP网络训练
% %初始化网络结构
net=newff(inputn,outputn,[8 8]);
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.01;
%网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
%% BP网络预测
%预测数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%网络预测输出
an=sim(net,inputn_test);
%网络输出反归一化
BPoutput=mapminmax('rever',an,outputps);
%% 结果分析