R里面的nnet可以做


library("nnet")
###Examples

# use half the iris data
ir <- rbind(iris3[,,1],iris3[,,2],iris3[,,3])
targets <- class.ind( c(rep("s", 50), rep("c", 50), rep("v", 50)) )
samp <- c(sample(1:50,25), sample(51:100,25), sample(101:150,25))
ir1 <- nnet(ir[samp,], targets[samp,], size = 2, rang = 0.1,
            decay = 5e-4, maxit = 200)
test.cl <- function(true, pred) {
    true <- max.col(true)
    cres <- max.col(pred)
    table(true, cres)
}
test.cl(targets[-samp,], predict(ir1, ir[-samp,]))

楼上的不错。

RSNNS包好一些,nnet只能有一个隐含层

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R语言使用AMORE包实现神经网络，运行train函数时，返回“...fata lerror ...."      "R session Aborted" 是什么原因啊？

求问楼主用R做出了BP？

请问楼主和各位大侠，请问楼主，会不会用matlab软件对BP神经网络权重公式编程，我支付1000论坛币。请联系QQ：150119680

式中：Ij为第ｊ 个输入变量对输出变量（论文输出变量为1）的影响权重；Ni，Nh为输入和隐含层节点数；ｗ1 为输入层到隐含层的连接权值，ｗ2 为隐含层到输出层的连接权值，相应的下角标ｊ，ｍ，k为第几个神经元。例如：w1jm为第ｊ 个输入神经元与隐含层第ｍ 个神经元的连接权值。Ij值越大，影响权重比例越高，表示输入变量对输出的影响越大。
论文BP神经网络的结构：输入层神经元个数为31，隐含层神经元为8个，输出层神经元个数为1。ｗ1和ｗ2的数据通过MATLAB已经获得，现在要根据上面的公式得到输入变量I1 到I31 权重，这个公式如何在MATLAB实现，请大虾指导，非常感谢！
   

紧急求助！悬赏1000个论坛币！BP神经网络模型的权重计算公式如下，我在MATLAB实现不了编程，希望能得到各位大虾的帮助。请联系我，QQ：13554521522

式中：Ij为第ｊ 个输入变量对输出变量（论文输出变量为1）的影响权重；Ni，Nh为输入和隐含层节点数；ｗ1 为输入层到隐含层的连接权值，ｗ2 为隐含层到输出层的连接权值，相应的下角标ｊ，ｍ，k为第几个神经元。例如：w1jm为第ｊ 个输入神经元与隐含层第ｍ 个神经元的连接权值。Ij值越大，影响权重比例越高，表示输入变量对输出的影响越大。
论文BP神经网络的结构：输入层神经元个数为31，隐含层神经元为8个，输出层神经元个数为1。ｗ1和ｗ2的数据通过MATLAB已经获得，现在要根据上面的公式得到输入变量I1 到I31 权重，这个公式如何在MATLAB实现，请大虾指导，非常感谢！