elman神经网络 elman神经网络怎么读

在matlab中怎样添加bpnet这个神经网络代码。

离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别

bp是训练算法的一种，你首先需要确定一个神经网络结构，这种结构可以是feed forward, layer recurrent, elman等等。首先你需要先初始化一个神经网络，net = newff(Input, target, layerConfig).然后使用相应的Back Propagation算法。

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比如net=train(net,P,T);：

net.trainFcn = 'trainscg'。

然后就可以使用, net = train(net, input, target)，来训练神经网络，神经网络训练就会用你刚刚定义的算法。

然后可以使用sim(net, testInput)，来试验神经网络输出。

MATLAB神经网络的介绍

net=newelm(threshold,[a(i),4],{'tansip=[p1 p2 p1 p2];g','purelin'});

MATLAB中文神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文与作者交流，作者每天在线，有问必答。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。《MATLAB神经网络30个案例分析》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。

matlab神经网络目前有什么具体的实际应用

MATLAB中文2010年出过一本书，北航出版社的，叫《MATLAB神经网络30个案例分析 (豆瓣)》。我觉得把它作为入门书挺好的，每一章配有视频和代码，可以依样画葫芦。刚刚顺手还看到了另一本书《MATLAB智能算法30个案例分析》，看目录貌似内容也比较接近的。

《神经网络》包含的30个例子：

P神经网络的数据分类——语音特征信号分类

BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合

遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合

神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优

基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制建模

RBF网络的回归——非线性函数回归的实现

GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测

离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价

连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算

SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别

SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能

SVM的回归你可以去matlab帮助文件里面搜索trainscg，然后就会出来所有的优化算法，大多数是BP的。预测分析——上证指数指数预测

SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数指数变化趋势和变化空间预测

自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测

SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断

Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究

概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断

神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选

LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断

小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价

广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类

粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优

遗传算法优化计算——建模自变量降维

基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类

神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

怎样在matlab中建立elman神经网络？

t=1:20;

p1=sin(t);

p2=sin(t)2;

plot(t,p1,'r');

hold on

plot(t,p2,'b--');

hold on

t1=ones(1,20);t2=ones(1,20)2;%产生两组向量，分别为这两波形幅值，作为输出向量

t=[t1 t2 t1 t2];

Pseq=con2seq(p);%将矩阵形式的训练样本转换为序列的形式

Tseq=con2seq(t);

R=1;%输入元素的数目为1

S2=1;%输出曾的神经元个数为1

S1=10;%中间层有10个神经元

net=newelm([-2,2],[S1,S2],{'tansig','purelin'});

net.trainParam.epochs=100;%设定次数

net=train(net,Pseq,Tseq);

y=sim(net,Pseq);

%预测

P=randn(12,2);T=randn(12,2);

threshold=[0 1基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];

a=[11 17 23];

for i=1:3

net.trainParam.epochs=1000;

net=init(net);

y=sim(net,p_test);

error(i,:)=y'-t;

end

LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别hold off;

plot(1:4,error(1,:));

hold on;

plot(1:4,error(2,:),'-.');

hold on;

plot(1:4,error(3,:),'--');

hold off;