Matlab_神经网络工具箱(GUI界面的使用方法)
(完整word版)Matlab的神经网络工具箱入门
Matlab的神经网络工具箱入门在command window中键入help nnet>> help nnetNeural Network ToolboxVersion 7.0 (R2010b) 03-Aug-2010神经网络工具箱版本7.0（R2010b）03八月，2010图形用户界面功能。
nnstart - 神经网络启动GUInctool - 神经网络分类工具nftool - 神经网络的拟合工具nntraintool - 神经网络的训练工具nprtool - 神经网络模式识别工具ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。
查看- 查看一个神经网络。
网络的建立功能。
cascadeforwardnet - 串级，前馈神经网络。
competlayer - 竞争神经层。
distdelaynet - 分布时滞的神经网络。
elmannet - Elman神经网络。
feedforwardnet - 前馈神经网络。
fitnet - 函数拟合神经网络。
layrecnet - 分层递归神经网络。
linearlayer - 线性神经层。
lvqnet - 学习矢量量化（LVQ）神经网络。
narnet - 非线性自结合的时间序列网络。
narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。
newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。
newhop - 建立经常性的Hopfield网络。
newlind - 设计一个线性层。
newpnn - 设计概率神经网络。
newrb - 径向基网络设计。
newrbe - 设计一个确切的径向基网络。
patternnet - 神经网络模式识别。
感知- 感知。
selforgmap - 自组织特征映射。
timedelaynet - 时滞神经网络。
利用网络。
网络- 创建一个自定义神经网络。
SIM卡- 模拟一个神经网络。
初始化- 初始化一个神经网络。
matlab中GUI的使用
今天由于要帮一朋友用matlab处理一幅图片，处理图片的要求其实很简单，就是把图片加载进matlab中，然后显示出想要的某一列的趋势图来。
如果用代码写的话，程序如下：x=imread(‘文件路径\*.jpg’);figure(1);plot(x(:,100)); %假如要显示的是图像的第100列的趋势图显示效果如下图所示：虽然用Ｍ文件写两句很简单，不过带着感情，追求更好是我们永恒的动力，首先用Ｍ文件时候人机界面不友好，的看很多的代码，尤其对不太熟悉Ｍ编程的的人而言即使很简单也看着比较郁闷，因此我们接下来用matlab中的GUI来完成这个简单的例子，当然编程起来比这个复杂多，但是对使用者而言确很简单清楚。
这个就如同ＶＣ中的ＭＦＣ和ＷＩＮＤＯＷＳＦＯＲＭＳ一样。
做成的都是人机交互界面。
不废话了，看例子。
首先打开ＭＡＴＬＡＢ，要新建一个ＭＡＴＬＡＢ GUI 程序有三种方法，这里我直接在命令窗口里输入guide，新建一个空的ＧＵＩ程序，选择如下图：新建好的ＧＵＩ编程界面如下图，上面无非就是菜单，工具，还有编程用到的控件，还有编程的用户窗口。
这个和ＬＡＢＶＩＥＷ有点像。
不过ＬＡＢＶＩＥＷ的前面板都是用控件拖出来的，后面板也是拖控件画出来的。
而ＧＵＩ的显示界面是拖控件画出来的，其中一些属性参数要设置下，而后面的执行这些控件的都是写的Ｍ函数，即后面板都是要写代码的，这个比ＬＡＢＶＩＥＷ单纯的画程序要难，当然灵活性也大，不过个人感觉没一个简单的，都难呀。
至于上面控件的意思，怎么拖请自己看吧，若学过ＭＦＣ或者ＷＩＮＤＯＷＳＦＯＲＭＳ的人就会很容易理解的，这之间是太像了，呵呵。
我们的目的是显示图片，并且显示需要的某一列的趋势图。
为了使人机交互更好点，我们可以使加载图片时和我们选择打开文件夹那样完成，即自己选择路径，而不用每次在M文件里改路径。
还有我们要求在加载图片完成时立马显示出这幅图片的大小信息，即多少行，多少列。
Matlab_-_GUI图形用户界面简单实用教程
五 GUI图形用户界面
4. 界面激活 保存静态界面后，利用工具栏上的运行按钮激活该界面。 激活后可以看到两个同名文件：experiment1.m和 experiment1.fig。 experiment1.m文件在M文本编辑器中打开， experiment1.fig文件显示为操作界面，但是无法实现任何功 能，需要编写回调函数。
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五 GUI图形用户界面
对本例来说，首先需要定义几个用户变量，以便记录参加 handles = 运算的数值，进行计算。 mainWnd : 132.0002 p2 : 24.0006
Operation : 149.0002 p1 handles, : 23.0006 function Experiment1_OpeningFcn(hObject, eventdata, varargin) pDot : 148.0002 text3 : 22.0006 handles.output = hObject; pLog10 : 147.0002 text2 : 21.0006 handles.s_Exp=‘’; % 以字符串的形式记录计算表达式 pLog : 146.0002 frame4 : 20.0006 handles.s_Num=‘’; %以字符串的形式记录编辑框中要显示的数值 pCos : 145.0002 text1 : 19.0006 handles.i=1; % s_Exp的计数器 pClear : 18.0006 pSin : 144.0002 pDel : 143.0002 handles.j=1; % s_Num的计数器 pDone : 17.0006 pExp : 16.0006 handles.flag=0; pAdd : 142.0002 %用来区分四则运算和其他运算的标志 pDiv : 141.0002 frame3 : 15.0007 % Update handles structure pMul : 140.0002 frame2 : 133.0002 guidata(hObject, handles); p0 : 139.0002 p_Clear : 151.0002 p9 : 138.0002 p_Done : 150.0002 p8 : 137.0002 output : 132.0002 p7 : 136.0002 s_Exp : '50' p6 : 135.0002 s_Num : '5' p5 : 134.0002 i :2 p4 : 26.0006 j :2 p3 : 25.0006 flag : 0
神经网络工具箱操作
1. 打开MATLAB，在命令行输入nntool，将出现如下界面：图1 神经网络工具箱主界面其中最主要的分为6个部分：第1部分中显示的是系统的输入数据；第2部分是系统的期望输出；第3部分是网络的计算输出；第4部分是网络的误差，即2和3之间的差异；第5部分呈现的是已经建立的神经网络实例；第6部分的两个按钮分别负责数据的导入和网络模型的建立。
2. 点击“Import”按钮，分别导入输入数据与目标输出数据（数据可从工作区导入，也可从文件导入）：图2 导入输入数据集图3 导入期望输出数据集导入数据后主界面的情况如下：图4 导入数据后的情况重要说明：神经网络的数据是以列为基本单位的，即输入与输出数据的列数必须相同，否则将报错！如果原先数据是以行为单位组织的话，可以先在MATLAB 中实现转置然后再导入，即B = A’。
3.现在需要的数据已经有了，下一步就是建立一个神经网络模型对数据集进行学习。
以下步骤以BP网络为例，首先点击“New”按钮，出现如下界面：几个重要部分已在上图中框出：1处用于定义该神经网络的名称；2处用于选择神经网络的类型；3处用于选择网络的输入数据；4处用于确定网络的期望输出数据；5、6、7处分别对神经网络的主要机制函数进行设置；8处设置网络层数；9处用于选择各网络层（需要说明的是：第1层指的是隐含层而不是输入层），从而在10和11处可以对该层的神经元个数和传递函数进行设置；12处按钮可以用于查看当前所设置的神经网络的结构图（下附图）；点击13处按钮即可生成对应的神经网络模型。
前面只是简单地介绍了各个部分的作用，具体参数应该如何设置就只有各位自行去学习相关的文献了，此处不再多言。
图6 神经网络结构预览4.现在模型和数据都有了，下一步该进行模型的训练了。
回到主界面如下：图7 回到主界面选中我们刚才建立的神经网络模型，然后点击“Open”按钮，将会出现如下界面：图8 神经网络界面在这里主要介绍两个选项卡中的内容，一个是“Train”，另一个是“Adapt”。
(完整版)MatlabGUIDE使用说明(MatlabGUI界面)
去年做了一些关于Matlab GUI的程序，现在又要做相关的东西，回想起来，当时很多经验没有记录下来，现在回顾起来始终觉得不爽，所以从现在开始，一定要勤写记录。
从简单的例子说起吧。
创建Matlab GUI界面通常有两种方式：1，使用 .m 文件直接动态添加控件2. 使用GUIDE 快速的生成GUI界面显然第二种可视化编辑方法算更适合写大型程序。
一：创建GUI1.在 .m文件中动态添加例如h_main=figure(‘name’,‘a demo of gui design’,‘menubar’,‘none’,…'numbertitle','off','position',[100 100 300 100]);h_edit=uicontrol('style','edit','backgroundcolor',[1 1 1],'position',[20 20 50 20],...'tag','myedit','string','1','horizontalalignment','left');h_but1=uicontrol('style','pushbutton','position',[20 50 50 20],'string','INC',...'callback',['v=eval(get(h_edit,''string''));',...'set(h_edit,''string'',int2str(v+1));']);h_but2=uicontrol('style','pushbutton','position',[80 50 50 20],'string','DEC',...'callback',['v=eval(get(h_edit,''string''));','set(h_edit,''string'',int2str(v-1));']);2.使用GUIDE帮助创建GUI在Command 里面输入GUIDE 或者从菜单里面，或者从快捷按钮均可进入GUIDE新建并且保存后，会生成相应的fig文件和m文件，在Layout编辑视图，可以使用如下工具：Layout Editor：布局编辑器；Alignment Tool：对齐工具；Property Inspector：对象属性观察器；Object Browser：对象浏览器；Menu Editor：菜单编辑器。
Matlab_神经网络工具箱(GUI界面的使用方法)(看完)
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• <step.4>训练网络 • Network/Data Manager窗口中选中network1， 双击或Open…。打开如下图 • 在Train中，见下页图，
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可以看出,该窗口为一个多页面对话框,在 Train 页面有2个子页面： ●Training ：训练数据(Training Data)的输入 向量(Inputs )选择为p,目标向量(Targets)选 择为t;训练结果(Training Results)的输出变 量(outputs ) 和误差性能变量(Errors)采用 系统自动生成的network1 _ output,和 network1 _ errors,当然它们也可以由用户重 新定义。
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• <step.6>结果Export和Save • Network/Data Manager窗口中点击Export… • 选择一个或多个变量，Export（导出至 Workspace）或Save（存储为*.mat文件）
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• <step.7>加载先前仿真过的网络于nntool • 假设已通过step 6将先前的网络等数据保存至 mat文件里，那么可以通过Import，将网络和 数据导入至nntool，过程同step.2中Load from disk file
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1图形用户界面简介 函数nntool 的详解见help文档。在MATLAB 命令窗口(cork\data manager(网络／ 数据管理器窗补如图1 所示。) （或点击Start/Toolboxes/Neural Network）
【整理】Matlab神经网络工具箱介绍_2022年学习资料
Network/Data Manager-▣回X-Input Data:-零Network:-Output Data:-1输入向量X-3网络的输出向量-Target Data:-Error Data:-5神经网络模 -2目标输出向量Y-4网络的训练误差-Input Delay States:-Layer Delay St tes:-新建数据或网络-导入数据或网络-&Import.…-New...-□0pen…-◆Export. Delete-⑨Help-Close-图1图形用户界面-4/18/2019
·<step.3>建立网络-Network/Data-Create Network or Data-Man ger窗口中New.-Network Data-打开Create Network or-Name-netw rk1-Data,如右图。--Network Properties-Name:定义网络名为-Netwark Type:-Feed-forward backprop-networkl-Input data:-trai -Target data:-trainY-选择Input,/Target-Training functio :-TRAINLM-Data,设置训练函数等参-Adaption learning function:-L ARNGDM-Performance function:-MSE-数。-Number of layers: Properties for:Layer 1-·View:查看模型-Number of neurons:0-Transfer Function:-TANSIG-□View-Restore Defaults-4/ 8/2019-⑨Help-☆Create-☒Close
MATLAB中的神经网络工具箱详解
MATLAB中的神经网络工具箱详解神经网络是一种模拟人脑神经系统工作方式的计算模型，广泛应用于科学、工程和金融等领域。
而在MATLAB软件中，也有专门的神经网络工具箱，提供了丰富的功能和算法，用于实现神经网络的建模、训练和应用。
本文将对MATLAB中的神经网络工具箱进行详细的解析和介绍。
一、神经网络基础知识在深入了解MATLAB神经网络工具箱之前，我们首先来了解一些神经网络的基础知识。
1. 神经元和激活函数神经元是神经网络的基本单位，它接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数将输入转化为输出。
在MATLAB中，可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络，可以通过`sim`函数进行网络的模拟和计算。
2. 训练算法神经网络的训练是指通过一系列的输入和输出样本来调整网络的参数，使得网络能够正确地学习和推断。
常用的训练算法包括误差逆传播算法（Backpropagation）、Levenberg-Marquardt算法等。
在MATLAB中，可以使用`train`函数进行网络的训练，可以选择不同的训练算法和参数。
二、MATLAB神经网络工具箱的使用1. 创建神经网络对象在MATLAB中，可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络对象，该函数的参数包括网络的结构、激活函数等。
例如，`net = newff(input, target, hiddenSize)`可以创建一个具有输入层、隐藏层和输出层的神经网络对象。
2. 设置神经网络参数创建神经网络对象后，可以使用`setwb`函数设置网络的权重和偏置值，使用`train`函数设置网络的训练算法和参数。
例如，`setwb(net, weights, biases)`可以设置网络的权重和偏置值。
3. 神经网络的训练神经网络的训练是通过提供一系列的输入和输出样本，调整网络的参数使得网络能够正确地学习和推断。
在MATLAB中，可以使用`train`函数进行网络的训练，该函数的参数包括训练集、目标值、训练算法和其他参数。
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以上过程完成后,单击该页面的Train Network 按钮,开始训练,其训练过程如图9所示。
Algorithms：相关参数 Progress：终止条件（只要 一个满足则停止） Plots：各种图形曲线
2020/8/18 图9 训练误差性能曲线
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训练完成后,在Network/Data Manager窗口 可以看到,在Outputs区域显示出输出变量名 network1 _outputs,在Errors区域显示出误差 性能变量名network1 _ errors。选中变量名,单 击该窗口的Open按钮,则弹出数据(Data)窗口, 在该窗口可以查看到该所选中变量的具体数据。
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•
图1 图形用户界面
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• 2.nntool使用过程与实例
• <step.1>数据构造与预处理 • <step.2>训练数据导入nntool • <step.3>建立网络 • <step.4>训练网络 • <step.5>仿真网络 • <step.6>输出与存储模拟结果 • <step.7>加载先前仿真过的网络于nntool
神经网络工具箱介绍
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1
MATLAB 2009b的神经网络工具箱neural network toolbox提供了图形用户界面(graph user interface , GUI) ,从而使用户在图形 界面上,通过与计算机的交互操作设计和仿真 神经网络,使得神经网络的设计和仿真变得简 单易学.
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• <step.3>建立网络
• Network/Data
Manager窗口中New… 打开Create Network or Data，如右图。
• Name：定义网络名为 network1
• 选择Input/Target Data,设置训练函数等参 数。
• View：查看模型
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• <step.5>仿真 • Network/Data Manager窗口中选中network1，
双击或Open…。
• 在Simulate中，见图，
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将仿真数据选择为testX,仿真结果选择为 network1_outputs_sim；Targets选为TestY， 误差errors为network1_errors_sim。
x3
…
xd
1ห้องสมุดไป่ตู้
… … …
xnd 1
…
xn1
xd 1
Y
xd 2 …
xn
by learning, there ' s a pattern f , which Y f (X )
then
if p xnd1 xnd2 … xn is available,
hence,
t
'
x' n1
f ( p)
Forecasting error xn1 t '
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• <step.1>数据构造与预处理 •
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• <step.2>训练数据导入nntool
• 根据数据的多少，数据文件的格式等获取样本 数据的方法有：
• 1）直接输入数据：通过采用元素列表方式输 入。适用于样本数目较少时。New…按钮
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• <step.4>训练网络 • Network/Data Manager窗口中选中network1，
双击或Open…。打开如下图
• 在Train中，见下页图，
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可以看出,该窗口为一个多页面对话框,在 Train 页面有2个子页面：
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1图形用户界面简介
函数nntool 的详解见help文档。在MATLAB 命令窗口(command window)输入nntool, 按 Enter后即可打network\data manager(网络／ 数据管理器窗补如图1 所示。)
（或点击Start/Toolboxes/Neural Network）
单击Simulate Network按钮,则在Network/ Data Manager窗口的Outputs和Errors区域分 别显示出相应的仿真结果，选中变量名,单击该 窗口的Open按钮,弹出数据窗口,在该窗口可以 查看仿真结果的具体数据,如图 所示。
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• <step.1>数据构造与预处理 • Time Series Forecasting
Given time series :{x1, x2 ,..., xn1, xn}, in order to forecast xn1 Consider,
x1
X
x2 …
xnd
x2 … xd
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●TrainingParameters ：设置训练的各种参数, 这要根据具体训练和学习函数进行确定,相关内 容可参看各神经网络模型的训练和学习算法。 本例采用其默认值即可。
• epochs：训练的最大循环次数 • goal：性能目标 • max_fail：最大验证数据失败的次数 • mem_reduc：降低内存需求的系数 • min_grad：最小性能梯度 • mu：动量的初始值 • mu_dec：动量减少系数 • mu_inc：动量增加系数 • mu_max：动量最大值 • show：每格多少训练循环次数会 显示训练过程 • time：最大的训练所须时间， 单位为秒
• 2）Import from Matlab Workspace：Import… 按钮。
• 3）Load from disk file：适合从M-file 文件中 读取数据。 Import…按钮。
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Import from Matlab Workspace 9
Load from disk file