神经网络java代码 神经网络代码实现

急求BP神经网络算法，用java实现！！！

见附件，一个基本的用java编写的BP网络代码。

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BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训迅盯练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使培慧网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结配昌答构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

java调用matlab报错

你好。你说的问题我没遇到，在网上查了一些相关的资料，希望对你有用。

一、有2个人出现了类似的问题(，)可能原因是Matlab升级或者系统重装造成函数版本不匹配。

给出的解决办法如下：

以管理员身份启动Matlab；

在命令行窗口输入：rehash toolboxcache

因为无法重现你的问题，所日无法实验，你自己试一下。

二、其他参考答案()：故障一：matlab一打开随即自动关闭 解决方法： 这是CPU和默认设置不一样造成的。假设你的CPU不是P4，而是AMD的ATHLON那么修改的方法就是： 首先请确认你的MATLAB的文件夹中有如下文件:atlas_Athlon.dll(AMD系列的请用这个，其他的CPU也有相应的问题件，就在MATLAB文件夹下),这些是对应处理器的数值运算优化文件余州。然后请按如下步骤进行: 1.右击我的电脑,选择属性. 2.在\"高级\"选项卡中点击\"环境变量\" 3.在系统变量下面添加如下内容(按\"新建\"): 例如: 变量名:BLAS_VERSION 变量值:X:\\Matlab7\\bin\\win32\\atlas_Athlon.dll (注：这个X是你的前知matlab的安装盘符，换句话说，这个是这个atlas_Athlon.dll 的竖悔蔽路径，自己对着改一下）然后运行你的MATLAB吧! 故障二：打开matlab就出现如下的提示 The element type "name" must be terminated by the matching end-tag "/name". Could not parse the file: d:\matlab7\toolbox\ccslink\ccslink\info.xml.第一个问题解决后，可能出现这个故障. 解决方法是： 找到d:\matlab7\toolbox\ccslink\ccslink\info.xml 这个文件，一定要用写字板打开这个文件 ，找到有一行这样的nameLink for Code Composer Studio?/name，大概是在第七行吧，把这句的/name改成/name,再保存一下这文件。

三、如果上述方法不行，你可以考虑下载完整版，重新安装。

希望能解决您的问题。

java能调用matlab神经网络吗

可以的

JAVA调用蠢圆好MATLAB程带铅序

一、在MATLAB中编辑operation.m,

%定义一个函数operation(a,b),求a与b的加减乘除运算，并返回结果

%函数定义function 输出变量列表[s,m,...] 函数名（输入变量列表）sum,sub,mul,div中

function [sum,sub,mul,div] = operation(a,b);

sum = a + b;

sub = a - b;

mul = a * b;

div = a / b;

end

二、生成Java调用文件

Matlab命令中输入deploytool,新建一个matlab builder ja文件，在operationclass中添加operation.m文件，点击bulid the project,生成一个供java调用的文件夹结构如下：

Operation -----|----distrib

| |-----operation.jar

| |-----readme.txt

|

-------src

| |----operation

| |----operationclass.java

| |----operationMCRFactory.java

|----operationclassRemote.java

| |----classes

| |----operation

| |----operation.ctf

| |---- operationclass$1.class

|---- operationclass.class

|---- operationclassRemote.class

|---- operationMCRFactory.class

|-------build.log

|-------operation.ctf

| -------operation.jar

|-------mccExcludedFiles.log

|-------readme.txt

三、Java中建立一个java project工程JavaTestMatlab，导入两个库文件javabuilder.jar（C:\腔裤ProgramFiles

\toolbox\javabuilder\jar）和operation.jar(D:\My Documents\MATLAB\operation\distrib\ operation.jar)，

编写java程序JavaTestMatlab.java程序如下：

import operation.*;

import java.util.Scanner;

class JavaTestMatlab

{

public static void main(String[] args)

{

Object result[] = null;

operationclass myAdd = null;

try

{

int a,b;

myAdd = new operationclass();

System.out.println("从键盘输入两个操作数：");

System.out.print(" 输入第一个操作数：");

Scanner scan = new Scanner(System.in); //从控制台读入输入的整数

a = scan.nextInt(); //从控制台输入第一个操作数

System.out.print(" 输入第二个操作数: ");

b = scan.nextInt(); //从控制台输入第二个操作数

result = myAdd.operation(4,a,b); //operation(4,a,b)中第一个参数是返回值的个数 ，a是第一个输入参数,b是第二个输入参数

System.out.print("The sum of " + Integer.toString(a) + " and " + Integer.toString(b) + " is: ");

System.out.println(result[0]);

System.out.print("The sub of " + Integer.toString(a) + " and " + Integer.toString(b) + " is: ");

System.out.println(result[1]);

System.out.print("The mul of 5itjbob " + Integer.toString(a) + " and " + Integer.toString(b) + " is: ");

System.out.println(result[2]);

System.out.print("The div of 5itjbob " + Integer.toString(a) + " and " + Integer.toString(b) + " is: ");

System.out.println(result[3]);

}

catch (Exception e)

{

System.out.println(e);

}

}

}

测试结果如下：

从键盘输入两个操作数：

输入第一个操作数：55

输入第二个操作数: 22

The sum of 55 and 22 is: 77

The sub of 55 and 22 is: 33

The mul of 55 and 22 is: 1210

The div of 55 and 22 is: 3

四、 错误调试

1. 安装matlab不完整，没有toolbox\javabuilder下的文件

2. 环境变量中classpath中添加两个jar文件的路径

Matlab实现或者java编程实现 神经网络 灰色模型预测

灰色预测模型为粗岁GM(1，1)

灰参数a和漏凳仔u的值：

a=-0.0323252892223847 u=14042.3315313962

原始序列预测返汪值：

13205 14705 15188 15687 16203 16735 17285 17853 18439 19045

累加序列预测值：

14705 15188 15687 16203 16735 17285 17853 18439 19045 19671

级比值：

0.933017734755882 0.991731483427931 0.906095238095238 0.951546640889319 0.951264367816092 0.952798160113898 0.980668027064762 0.994977559307544 1.07637451115712

相对误差值：

0 3.90438540431923 6.43063985387993 0.395441255218115 2.10782203579584 3.81930406598348 5.34849588953024 4.12878515843797 1.47641388551927 0.5323261370569

2013-2017年的预测值

2013 20317.4561851648

2014 20984.954243779

2015 21674.381900971

2016 22386.4596192006

2017 23121.9315305897