一、Elman神经网络介绍 1.特点Elman神经网络是一种典型的动态递归神经网络，它是在BP网络基本结构的基础上，在隐含层增加一个承接层，作为一步延时算子，达到记忆的目的，从而使系统具有适应时变特性的能力，增强了网络的全局稳定性，它比前馈型神经网络具有更强的计算能力，还可以用来解决快
Matlab神经网络工具箱中net.trainParam设置不成功问题 本人找寻很久发现即使设置了net.trainParam中的各参数值，但是在nntraintool显示后一直都没有改变，找遍全网都发现有这样的问题。最后发现是net.trainFcn=‘trainlm’;这一句话在作祟，测试中发现这一句话若写在net.trainPar
摘要 在Matlab R2010a版中，如果要创建一个具有两个隐含层、且神经元数分别为5、3的前向BP网络，使用旧的语法可以这样写： net1 = newff(minmax(P), [5 3 1]); 注意minmax()函数的使用，还有对输出层神经元数（1）的指定。 当然也可以采用新的语法，更简洁（请留意差异）： net2 = ne
理论以前写过：https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/11306545.html，这里根据天气、是否周末、有无促销的情况，来预测销量情况。 function [ matrix,attributes ] = bp_preprocess( inputfile )%% BP神经网络算法数据预处理，把字符串转换为0,1编码% inputfile: 输入数据文件；% ou
