⑴ 運動神經元病需要做哪些化驗檢查
運動神經元病的檢查比較多，首先要做一些血液相關的檢查，包括血常規，還有感染相關的檢查，如免疫八項、丙肝、乙肝、梅毒、艾滋等，還有與免疫相關的檢查，包括安卡、ANEA、血沉等。除了血液相關方面的檢查，還要做肺功能檢查、磁共振的檢查；除此之外，還要做肌電圖等電生理相關的檢查，判斷是神經源性的損害還是肌源性的損害，另外，神經的傳導速度對判斷疾病及受累部位很有幫助，有時候患者可能在臨床上並沒有表現出肌無力，而電生理已經發現了異常，因此肌電圖對於運動神經元病的診斷非常重要。
⑵ 關於matlab BP神經網路，為什麼預測出來的數據數值不變化變化曲線就是一條水平直線
需要改變神經元個數、傳遞函數。BP網路神經元最佳個數是試出來的，不能隨便取個10畢其功於一役。還有，年代和運量之間相關性真的大么？
⑶ 為什麼matlab bp神經網路每運行一次測試test數據結果不一樣
需要改變神經元個數、傳遞函數。
BP網路神經元最佳個數是試出來的，
不能隨便取個10畢其功於一役。還有，年代和運量之間相關性真的大么？
⑷ 神經網路怎麼把正確和錯誤數據集分開訓練
1. 輸入特徵最好不相關。如果某些維輸入的相關性太強，那麼網路中與這些輸入神經元相連的權重實際上起到的作用就是相似的，訓練網路時花在調整這些權重之間關繫上的力氣就白費了。
2. 上面說的輸入的相關是指所有訓練數據某些維度上相關，而不是說某些訓練數據在所有維度上相關。在你舉的例子中，如果相似數據都非常接近，那麼這些數據其實是冗餘的，可以去掉一部分；如果相似數據之間的方差足夠大，那麼這種方差就能增強模型的魯棒性。
3. 如果你不使用minibatch，那麼沒有影響。
4. 需要歸一化，否則訓練過程中容易遇到數值上的困難。
⑸ BP神經網路錯誤提示Error using network/sim
input data sizes do not math net. input{1}. size.
上述錯誤提示的意思是，輸入數據大小不符合神經網路的要求。
請檢查的輸入數據格式與輸出數據格式是否一致（相對應）。
⑹ 急求BP神經網路演算法應用於異常數據識別，用java實現！！！
BP（Back Propagation）神經網路是86年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。
附件是一個應用BP神經網路進行數據分類的java例子，可供參考。
⑺ 運動神經元病4個重要檢查是什麼
運動神經元病是一種很嚴重的疾病，這種疾病的發生給患者的身心健康都帶來很大的影響，很多人在發生了這種疾病的時候，還不了解這是一種什麼樣的疾病，因此有這樣的疑問，...
⑻ 為什麼matlab2010b的神經網路工具箱最後一步無法輸出test的預測值(simulate出現錯誤）
為什麼matlab2010b的神經網路工具箱最後一步無法輸出test的預測值(simulate出現錯誤）
a=sim(net,x)
說實話我也菜鳥級別，你看一下最後這個函數能不能用：
其中「a」自己隨便可以設的，其實就是個代表返回值
「net」換成你訓練好的函數，
「x」換成你的輸入矩陣
⑼ 神經網路輸出神經元個數怎麼確定
如果是RBF神經網路，那麼只有3層，輸入層，隱含層和輸出層。確定神經元個數的方法有K-means,ROLS等演算法。現在還沒有什麼成熟的定理能確定各層神經元的神經元個數和含有幾層網路，大多數還是靠經驗，不過3層網路可以逼近任意一個非線性網路，神經元個數越多逼近的效果越好。
神經網路可以指向兩種，一個是生物神經網路，一個是人工神經網路。
生物神經網路：一般指生物的大腦神經元，細胞，觸點等組成的網路，用於產生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。
人工神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
人工神經網路：是一種應用類似於大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為「神經網路」或類神經網路。
⑽ 發現訓練出來的BP神經網路錯誤怎麼辦
。。。怎麼歸類到籃球了。
給的信息太少了點，可能很多。你的樣本少不少，和不合適。是不是over-train了？