Elman神经网络是J.L.Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出来的，是一种典型的局部回归网络(globalfeedforwardlocalrecurrent)。

t=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=[...

训练Elman神经网络可以用train()或者adapt()。两个函数不同之处在于，train()函数应用反向传播训练函数进行权值修正，通常选用traingdx训练函数；adapt()函数应用学习规则函数进行权值修正，通常选用learngdm函数。Elman神经网络的可...

还可以使用GRNN神经网络，效果非常好，并且训练速度非常快。广义回归神经网络GRNN：径向基神经元和线性神经元可以建立广义回归神经网络，它是径RBF网络的一种变化形式，经常用于函数逼近。在某些方面比RBF网络更具优势。在MATLAB中...

多层前向BP网络是目前应用最多的一种神经网络形式,它具备神经网络的普遍优点！

并造成网络输入节点过多、训练困难及对外部噪声敏感等弊病。Elman回归神经网络是在BP网络基本结构的基础上，通过存储内部状态使其具备映射的动态特征功能，从而使系统具有适应时变特性的能力。

外反馈是反馈方式的一种，外反馈是通过对行为结果的知悉而实现的反馈，而内反馈是通过内部刺激所提供的信息而实现的反馈。先外反馈后内反馈效果最好。外反馈也是串级调速能源反馈方式的一种，其中的内反馈是将转子能量反馈给...

神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为...

f_in=iinput(n-lag+1:end)';f_out=zeros(1,fn);%预测输出%多步预测时，用下面的循环将网络输出重新输入fori=1:fnf_out(i)=net(f_in);f_in=[f_in(2:end);f_out(i)];end%画出预测...

5、Elman网络递归神经网络。6、Boltzmann机基于能量的模型，其神经元分为显层与隐层，显层用于数据输入输出，隐层被理解为数据的内在表达。其神经元皆为布尔型，1为激活，0为抑制。理论上，参数越多的模型其复杂...