人工神经网络是模拟人的思维的非线性动力学模型，可以进行分布式存储和并行运算，在很多领域都具有重要的应用，今天就matlab中神经网络工具箱的设置进行简单介绍：工具/原料morematlab电脑方法/步骤1/17分步阅读

打开matlab，在Matlab命令行输入nnstart，弹出神经网络图形用户界面：

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选择Fitting app，即可进入神经网络工具箱界面：

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点击NEXT选项，进入神经网络输入输出参数界面：

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在此，你可以选择将自己的数据导入，也可以选择下载神经网络例子的数据，在此以后这为例，选择Load Example Data Set，弹出神经网络数据选择对话框：

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选择房价House Pricing,点击Import，即可以将相关数据导入：

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点击Next，进入训练数据，验证数据以及测试数据的界面：

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在此默认的训练样本为70%，无法修改，验证样本和测试样本可以自己选择，在此分别选择为15%，15%，点击next，进入神经网络隐含层设置对话框：

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设置隐含层的神经元数量为10，完成后点击Next，进入神经网络训练选择对话框，在此可以设置选择训练的算法，在界面右侧有神经网络训练，验证和测试的样本数量：

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点击Train开始训练，训练神经网络如下图：

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选择Plots选项下的Performance可以查看训练结果图：

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选择Training State，可以观察训练过程中的参数变化：

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训练完成后点击next，弹出评价神经网络界面，在此你可以在此训练，或者调整神经网络尺寸大小，导入更大的数据：

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点击next，进入部署解决方案界面（Deploy Solution）：

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点击Next，进入保存数据界面，可以对数据的名称，输入矩阵名称，输出矩阵名称等等进行保存：

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点击界面中的Save Results可以将神经网络的数据保存到matlab工作空间，点击界面上方的Simple Script和Advanced Script可以将神经网络训练、验证、测试过程相对应的m文件得到：

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设置完成后，点击保存界面的完成Finish选项，弹出警告对话框，继续点击Finish即可完成本次神经网络工具箱的操作：

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以上就是在matlab中对神经网路工具箱的操作过程。

MATLAB神经网络