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1、m-codeiv当然就是你想调用的matlab程序了。要说明一点，如果你只是在安装matlab的机器上，用java调用运行由MATLAB Builder JA生成的jar包，当然可以。
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2、matlab输入version -java看一下java版本，然后如果是64位的就去下一个安装。
3、有些功能是不支持混合调用的，比如matlab中sym等函数。
4、一 到如下路径：C：\Program Files\Common Files\Microsoft Shared\DAO 找到扩展名为DLL或dll的两个文件。
1、Progress下面的Epoch代表迭代次数，Gradient代表梯度，Vaildation Checks代表有效性检查，最后的绿色对勾代表性能目标达成。最后将实际曲线和预测曲线绘制出来，可以看到使用BP神经网络预测的结果曲线基本和实际输出曲线一致。
2、你这段代码是GA-BP神经网络最后的染色体解码阶段的代码，注意染色体编码结构为：输入层与隐层间权值矩阵、隐层阈值、隐层与输出层间权值矩阵、输出层阈值。
3、bp的学习过程就是不断的网络训练工程，而训练的就是利用权值和阈值的激活函数计算输出的。权值与输入相乘，经过激活函数计算出的值与阈值比较，达到阈值的可输出，不满足的则返回继续训练。因此可以提高识别率。
1、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。
2、我也遇到同样的问题，问题是输入向量和目标向量之间有问题，可以把目标向量改成行向量。必须保证输入行数目和目标列数目相等。
3、你应该用的是新版的matlab，但是你的newff却是按照旧版的格式来输入的，所以出错。修改为net=newff(P1，T1，10，{tansig，logsig}，trainlm)。
4、matlab 从2008版开始就对代码的语法结构进行了很大的改动。在2010版本里面已经不再主张使用这种初始化神经网络的方法了。