matlab中的BP神经网络
从原理上来说，神经网络是可以预测未来的点的。
实际上，经过训练之后，神经网络就拟合了输入和输出数据之间的函数关系。只要训练的足够好，那么这个拟合的关系就会足够准确，从而能够预测在其他的输入情况下，会有什么样的输出。
如果要预测t=[6
7]两点的R值，先以t=[1
2
3
4
5]作为输入，R=[12
13
14
14
15]作为输出，训练网络。训练完成之后，用t=[2
3
4
5
6]作为输入，这样会得到一个输出。不出意外的话，输出的数组应该是[13
14
14
15
X],这里的X就是预测t=6时的R值。然后以t=[3
4
5
6
7]作为输入，同理得到t=7时候的R值。
根据我的神经网络预测，t=6时，R=15，t=7时，R=15。我不知道这个结果是否正确，因为神经网络通常需要大量的数据来训练，而这里给的数据似乎太少，可能不足以拟合出正确的函数。
急求！MATLAB的几道编程题
2题：A=[4,4,54,65,6;54,2,4,6,6;65,8,98,9,2;43,2435,6,7,657];%输入矩阵
x=max(A)%求每列最大值
m=max(x)%求最大值
find(A==m)%找位置
1题：for i=1:10
A(i)=input(’请输入数字：’);
end
for i=10:-1:1
for j=1:i-1
if A(j)》A(j+1)
t=A(j);
A(j)=A(j+1);
A(j+1)=t;
end
end
end
A
3题看不懂你的。
4题：函数文件：function f=ssin(x)
f=sin(x);
调用文件：x=input(’请输入弧度值：’);
m=ssin(x
MATLAB软件简介特点优点有哪些
MATLAB软件是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB的特点是可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。-神经网络
MATLAB的优势主要有四个方面：
高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；
具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；
友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；
功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。
