大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于bp神经网络matlab代码的问题，于是小编就整理了4个相关介绍bp神经网络matlab代码的解答，让我们一起看看吧。
matlab中的bp神经网络怎么调用？
matlab中调用bp神经网络的指令有newff和sim，用这两个指令即可完成bp神经网络的调用，调用语句格式如下:
net=newff（a，b）
y=sim（net，a）
为什么matlab的BP神经网络曲线拟合的时候没问题，预测的时候误差这么大？
这是神经网络特性导致的，与matlab没关系。
一方面，如果你的网络层选的神经元的个数和层数不合适，就会导致这种结果；
另一方面，如果你的训练样本选择的不合适，或者数据表达的太快，也会导致这种问题。
前一个方面根据经验，后一个可以做成神经元的参数可调的。
神经网络的权向量怎么求？
每个神经元对应向量的一维，输入神经元对应输入向量，输出神经元对应输出向量。如果用MATLAB建立神经网络，则样本的形式为：矩阵的一列为一个样本，即一个输入向量。如果用BP神经网络，则使用newff函数。格式为：net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF），函数newff建立一个可训练的前馈网络。输入参数说明：
PR：Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值；
Si：第i层神经元个数；
TFi：第i层的传递函数，默认函数为tansig函数；
BTF：训练函数，默认函数为trainlm函数；
BLF：权值/阀值学习函数，默认函数为learngdm函数；
PF：性能函数，默认函数为mse函数。
irootbp和irootsp使用说明书？
irootbp和irootsp是两个用于求解非线性方程组的MATLAB函数，其中irootbp用于求解实系数多项式的实根和复根，而irootsp则用于求解复系数多项式的复根。以下是它们的使用说明：
irootbp函数的使用说明：
语法：[x, fval, exitflag, output] = irootbp(p)
输入参数：
- p：一个实系数多项式的向量，从高到低排列，例如p=[1 -2 0 1]表示x^3-2x^2+1。
输出参数：
到此，以上就是小编对于bp神经网络matlab代码的问题就介绍到这了，希望介绍关于bp神经网络matlab代码的4点解答对大家有用。
