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BP神经网络 网络仿真具体什么意思？为什么进行仿真？仿真有什么用？（初学BP。。。）

用样本去训练一个BP网络，然后用新的样本作为输入，再通过这个已经训练好的BP网络，得到的数据就是仿真的结果，这就是BP网络仿真。

我们训练一个BP网络就好像是在训练一个神经系统，然后用这个已经具备分析能力的神经系统去分析事情，这就是为什么要仿真，说到底就是为了用。

仿真的作用你可以从BP神经网络的用途上去看，例如很经典的可以用来做分类器等。你用不同类别的样本（输入+对应的期望输出）作为训练，然后给出一个新的输入，BP网就能给你这个所属的类别。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

关于神经网络仿真的一些概念问题 40

1、常用的有sigmoid型函数、tansig函数、logsig函数等写作猫。采用不同函数，神经网络的运算效果不同。实际问题中，函数的选择是根据试验结果决定的，也就是试出来的。

2、神经网络的拓扑结构无理论依据，也是通过试验试出来的。一般来说三层网络结构可以模拟任意函数，但也有例外。而且，通常网络结构越复杂，神经网络的模拟性能越好，但是过拟合的可能性也越大。

如何用matlab仿真elman神经网络

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1:20;p1=sin(t);p2=sin(t)*2;plot(t,p1,'r');holdonplot(t,p2,'b--');holdont1=ones(1,20);t2=ones(1,20)*2;%产生两组向量，分别为这两波形幅值，作为输出向量p=[p1p2p1p2];t=[t1t2t1t2];Pseq=con2seq(p);%将矩阵形式的训练样本转换为序列的形式Tseq=con2seq(t);R=1;%输入元素的数目为1S2=1;%输出曾的神经元个数为1S1=10;%中间层有10个神经元net=newelm([-2,2],[S1,S2],{'tansig','purelin'});net.trainParam.epochs=100;%设定次数net=train(net,Pseq,Tseq);y=sim(net,Pseq);%预测P=randn(12,2);T=randn(12,2);threshold=[01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01];a=[111723];fori=1:3net=newelm(thresho...。

神经网络仿真和预测一样么？ 20

文章中的模拟值应该是你通过仿真进行的预测而得到的数值！而与真实值拟合是为了得到你预测的结果是否准确，预测的误差多大！进行分析！看看得到的结果是不是可行的~仿真就是进行预测的过程！

拟合是为了验证仿真结果~不知道说的够不够清楚！要是不清楚请LZ继续提问！我正好是做预测这一块的~可以好好交流一下。

bp神经网络每次仿真的结果都不一致，而且相差较大，请问高手如何处理？

神经网络rbf中训练 仿真 拟合 分别具有怎样的意义

训练就是让RBF自动去寻找输入与输出之间的映射关系，其中的过程我们不需要参与，只要指定相应的迭代方法来减小误差。

训练是仿真中的一个部分呢，仿真还应该包括验证，计算误差，画出图形等等拟合就是提供一些输入点，然后让RBF网络去逼近这些点所在的那个函数建议多看看神经网络的书籍，和仿真的论文，还有MATLAB工具箱，多看就知道了。

神经网络设计成功后仿真得到的结果为什么是一个常量