训练工具箱中的神经网络

  1. 在选项卡APP中找到Neural Net Fitting
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  2. 点击next
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  3. 点击导入样本数据集，训练神经网络，本例中选择导入body fat数据集
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  4. 导入后会在工作取看到两个数据集，一个输入数据，一个输出目标数据
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  5. 点击next，出现训练集，验证集和测试集的比例，后两个可以更改，但一般情况下我们不进行更改
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  6. 点击net，出现隐藏层节点数设置，默认为10，根据训练效果选择隐藏层节点数，本例选择4个，利用matlab工具箱时，隐藏层的层数只能为1层。
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  7. 点击next后，点击Train，得到训练结果和仿真图
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  8. 一直点击next，到如下界面，勾选需要保存的数据，一般勾选前四个即可，然后依次点击Save Results、finish。
    即可得到训练好的BP神经网络。
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用自己的数据进行预测

  1. 先将excel中的数据导入
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  2. 同样方法，将工具箱打开至如下界面，然后在下拉菜单中找到嗯我们需要的输入数据和输出数据
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  3. 后续步骤与上一部分相同。
    导入用来预测的数据，用训练好的网络，得到预测值。
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  4. 点击simple script 可在编辑器工作区查看源代码
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# matlab # 神经网络
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