前些天把玩了一下MATLAB中神經網絡工具箱的使用，忽有“捫參歷井仰脅息”之感。別的倒是沒什么，只是神經網絡的數據組織結構有些“怪異”，要是不小心就會導致工具箱報錯。以下便是神經網絡工具箱的正確打開姿勢，謹供諸君參考：

　　先貼一個使用批處理命令調用神經網絡工具箱的方法：

　　P = ［0.1515 0.1501 0.1509 0.1504 0.1504 0.1500

　　0.1515 0.1501 0.1509 0.1504 0.1504 0.1500

　　0.1515 0.1501 0.1500 0.1504 0.1504 0.1500

　　0.1515 0.1500 0.1509 0.1504 0.1504 0.1500

　　0.1515 0.1500 0.1509 0.1504 0.1504 0.1500

　　0.1515 0.1500 0.1509 0.1504 0.1504 0.1500

　　0.9684 0.2792 0.877 0.7426 0.7228 0.2272

　　0.9838 0.2941 0.9181 0.7977 0.7702 0.2452

　　0.9922 0.3101 0.9475 0.8445 0.8227 0.2665

　　0.9953 0.3058 0.9625 0.8708 0.8637 0.2624

　　0.9982 0.3242 0.9797 0.9089 0.9001 0.3008

　　0.9995 0.3469 0.9917 0.9314 0.9282 0.3678

　　0.9998 0.3565 0.9948 0.9493 0.9525 0.4500］;

　　T= ［0.1521

　　0.6949

　　0.7064

　　0.7083

　　0.7560

　　0.7807

　　0.8182

　　0.8533

　　0.8677

　　0.8459

　　0.8910

　　0.9269

　　0.9496］;

　　P=P‘;T=T’;

　　ff=newff（P，T，13）;

　　ff.trainParam.epochs = 15000;

　　ff = train（ff，P，T）;

　　Y1 = sim（ff，P）;

　　cf=newcf（P，T，13）;

　　cf.trainParam.epochs = 15000;

　　cf = train（cf，P，T）;

　　Y2 = sim（cf，P）;

　　plot（P，T，‘o-’）;

　　hold on;

　　plot（P，Y1，‘^m-’）;

　　plot（P，Y2，‘*-k’）;

　　title（‘newff & newcf’）

　　legend（‘原始數據’，‘newff結果’，‘newcf結果’，0）;

　　上面這個方法要注意P和T應該要先進行轉置，即神經網絡訓練樣本是矩陣的每一個列。

　　首先要做的自然是安裝MATLAB，這個步驟我就不過多描述了，請諸君自行參悟。打開后在命令行輸入：anfisedit ，然后就會出現如下的界面：

　　首先點擊第一個紅框中的“Load Data”按鈕來導入數據，可以從文件導入也可以從工作空間導入。這里要說明的是導入數據的格式，它必須滿足如下的要求：數據前面部分是系統輸入，后面部分是系統輸出。假設我們的系統是3輸入1輸出，那么數據就應該是：［x1，x2，x3，y］。

　　先導入系統所需的訓練數據（第一個紅框選的是數據類型為：Training）。導入數據后，工具箱會在相應位置打點，情況如下：

　　單擊“Edit”菜單下的“FIS Properties”選項，出現如下的界面：