利用人工神经网络建立模型的步骤

1. 利用人工神经网络建立模型的步骤

人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。

简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。

在学习的过程中，它根据正确结果不停地校正自己的网络结构，最后达到一个满意的精度。这时，它才开始真正的工作阶段。

学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。利用该软件，你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。

如果你想自己编程实现人工神经网络，那就需要找一本有关的书籍，专门看神经网络学习算法的那部分内容。因为“学习算法”是人工神经网络的核心。最常用的BP人工神经网络，使用的就是BP学习算法。

2. 如何用matlab构建一个三层bp神经网络模型，用于预测温度。

第0节、引例 
       本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到。这里简要介绍一下Iris数据集：
有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。
　　一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。
　　如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。

第一节、神经网络基本原理 
1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 
       人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示：

图1. 人工神经元模型
 
       图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为：
 

　　图中 yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为：
 

　　若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即：
X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]
 
　　则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式：
 
 
       若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。
       图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。

2. 常用激活函数 
       激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。
(1) 线性函数 ( Liner Function )
 
(2) 斜面函数 ( Ramp Function )
 
(3) 阈值函数 ( Threshold Function )
 

 
       以上3个激活函数都属于线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。
(4) S形函数 ( Sigmoid Function )

　　该函数的导函数：

(5) 双极S形函数 

　　该函数的导函数：

　　S形函数与双极S形函数的图像如下：

图3. S形函数与双极S形函数图像
　　双极S形函数与S形函数主要区别在于函数的值域，双极S形函数值域是(-1,1)，而S形函数值域是(0,1)。
　　由于S形函数与双极S形函数都是可导的(导函数是连续函数)，因此适合用在BP神经网络中。（BP算法要求激活函数可导）
具体http://blog.csdn.net/gongxq0124/article/details/7681000/

3. 请问如何用matlab建立人工bp神经网络模型，来对期货未来的价格变化作出预测？急求，在线等。谢谢大神。。

这些事其实很多年前就有很多人做，但是成功的好像没有。国内期货市场成交量比较弱,甚至还达不到弱有效市场假说，所以利用概率分布和遗传算法很难找到长久的赢利方法。

4. 用MATLAB建立bp神经网络模型，求高手，在线等

Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命令，很难一时讲全。下面仅以一个例子列举部分函数的部分用法。更多的函数和用法请仔细查阅Neural Network Toolbox的帮助文档。

例子：利用bp神经网络模型建立z=sin(x+y)的模型并检验效果

%第1步。随机生成200个采样点用于训练
x=unifrnd(-5,5,1,200);
y=unifrnd(-5,5,1,200);
z=sin(x+y);
%第2步。建立神经网络模型。其中参数一是输入数据的范围，参数二是各层神经元数量，参数三是各层传递函数类型。
N=newff([-5 5;-5 5],[5,5,1],{'tansig','tansig','purelin'});
%第3步。训练。这里用批训练函数train。也可用adapt函数进行增长训练。
N=train(N,[x;y],z);
%第4步。检验训练成果。
[X,Y]=meshgrid(linspace(-5,5));
Z=sim(N,[X(:),Y(:)]');
figure
mesh(X,Y,reshape(Z,100,100));
hold on;
plot3(x,y,z,'.')

5. matlab人工神经网络怎么使用

请补充问题，你的A、B、C、D四个等级是按什么标准分？

6. 关于人工神经网络（ANN）的编程（c）

我不懂什么落石，既然要用c语言做神经网络其实过程很麻烦，神经网络里有很多矩阵的运算，比如转置，求逆，所以需要非常熟悉矩阵运算，毕竟不是在matlab里那样调用函数，我个人感觉直接用c会太麻烦，可以在PC上先用matlab或者借助一些专业的神经网络库软件训练好参数，也就是样本离线训练，训练好的权值放入嵌入式c语言里就可以了，计算量还是蛮大的，我以前用c写过一些辨识的，用c写矩阵运算 高斯消元法是精髓

7. 人工神经网络模型的建立步骤

matlab不支持混编

8. 如何用MATLAB神经网络工具箱创建BP神经网络模型

1． 常用的前馈型BP网络的转移函数有logsig，tansig，有时也会用到线性函数purelin。当网络的最后一层采用曲线函数时，输出被限制在一个很小的范围内，如果采用线性函数则输出可为任意值。以上三个函数是BP网络中最常用到的函数，但是如果需要的话你也可以创建其他可微的转移函数。
2． 在BP网络中，转移函数可求导是非常重要的，tansig、logsig和purelin都有对应的导函数dtansig、dlogsig和dpurelin。为了得到更多转移函数的导函数，可以带字符"deriv"的转移函数：　tansig('deriv')