matlab中的train函数如何使用（matlab神经网络工具箱怎么使用训练好的神经网络)-易百易数码科技

matlabtrain函数的使用方法

1,我用的是matlabr2008,一列代表一个样本。其他版本的不知道

2，matlab中神经网络工具箱就已经很方便了，调用函数和修改参数就可以用了。

3，net_1.trainparam.lr代表学习速率，net_1.trainparam.mc则是动量系数。至于参数的确定，要看具体情况。

matlab神经网络工具箱怎么使用训练好的神经网络

使用神经网络工具箱可以非常简便地实现网络建立和训练，实例代码如下：；

%% BP算法function Out=bpnet(p,t,p_test)%p,t为样本需要提前组织好global S1net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm')

matlab中的train函数如何使用（matlab神经网络工具箱怎么使用训练好的神经网络)-图2

; %trainlm训练函数最有效%net=newff(P,T,31,{'tansig','purelin'},'trainlm')

;%新版用法net.trainParam.epochs=1000;net.trainParam.goal=0.00001;net.trainParam.lr=0.01;net.trainParam.showWindow = false; %阻止训练窗口的弹出net.trainParam.showCommandLine = false; %阻止训练窗口的弹出net=train(net,p,t)

;Out=sim(net,p_test)

matlab中的train函数如何使用（matlab神经网络工具箱怎么使用训练好的神经网络)-图3

;end；上面的代码不完整，完整的带训练样本数据的程序见附件。

matlab神经网络怎么调用simulink

在控制台输入 nntool，就打开了神经网络工具箱但是不排除说很老的版本没有这个工具箱，如果你遇到这种情况，建议你安装一个较新版本的

1.在App里面找到神经网络工具箱。

点击Next 选择对应的数据,注意选择好对应的输入和输出,还有矩阵的行列,主要看Summary的数据点击Next 选择网络层数,层数和结果相关,后续可以调试择优

2.选择点击开始训练Train

训练结束后弹出对话框,可以查看对应的Performance之类的点击Next 选择Simulink Diagram,可以自动生成对应的simulink模块。

3.把训练好的simulink模块放入到对应的模型里面去, 运行仿真看下结果,就是predict的结果。

选择Simulink Diagram，可以自动生成对应的simulink模块。

把训练好的simulink模块放入到对应的模型里面去，运行仿真看下结果，就是predict的结果。

调用simulink的过程是可以实现的。
1. 首先，你需要确保已经安装了Matlab和Simulink软件。
2. 在Matlab中，你需要编写用于神经网络的代码。
这可以包括定义网络结构、设置训练参数等。
3. 接下来，你需要使用Simulink创建一个模型，该模型将包含你的神经网络。
4. 在Simulink模型中，你可以使用Simulink Blocks来定义输入、输出和其他所需的模块。
5. 然后，你需要使用Matlab函数块将你的神经网络代码嵌入到Simulink模型中。
6. 最后，你可以运行Simulink模型，以执行你的神经网络并观察结果。
请注意，以上只是一个简要的答案。
具体的调用步骤可能因使用的Matlab和Simulink版本而有所不同。
建议你查阅Matlab和Simulink的官方文档或寻找相关的教程以获取更详细的指导。

到此，以上就是小编对于matlab train函数用法的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。