⑴ 运动神经元病需要做哪些化验检查
运动神经元病的检查比较多，首先要做一些血液相关的检查，包括血常规，还有感染相关的检查，如免疫八项、丙肝、乙肝、梅毒、艾滋等，还有与免疫相关的检查，包括安卡、ANEA、血沉等。除了血液相关方面的检查，还要做肺功能检查、磁共振的检查；除此之外，还要做肌电图等电生理相关的检查，判断是神经源性的损害还是肌源性的损害，另外，神经的传导速度对判断疾病及受累部位很有帮助，有时候患者可能在临床上并没有表现出肌无力，而电生理已经发现了异常，因此肌电图对于运动神经元病的诊断非常重要。
⑵ 关于matlab BP神经网络，为什么预测出来的数据数值不变化变化曲线就是一条水平直线
需要改变神经元个数、传递函数。BP网络神经元最佳个数是试出来的，不能随便取个10毕其功于一役。还有，年代和运量之间相关性真的大么？
⑶ 为什么matlab bp神经网络每运行一次测试test数据结果不一样
需要改变神经元个数、传递函数。
BP网络神经元最佳个数是试出来的，
不能随便取个10毕其功于一役。还有，年代和运量之间相关性真的大么？
⑷ 神经网络怎么把正确和错误数据集分开训练
1. 输入特征最好不相关。如果某些维输入的相关性太强，那么网络中与这些输入神经元相连的权重实际上起到的作用就是相似的，训练网络时花在调整这些权重之间关系上的力气就白费了。
2. 上面说的输入的相关是指所有训练数据某些维度上相关，而不是说某些训练数据在所有维度上相关。在你举的例子中，如果相似数据都非常接近，那么这些数据其实是冗余的，可以去掉一部分；如果相似数据之间的方差足够大，那么这种方差就能增强模型的鲁棒性。
3. 如果你不使用minibatch，那么没有影响。
4. 需要归一化，否则训练过程中容易遇到数值上的困难。
⑸ BP神经网络错误提示Error using network/sim
input data sizes do not math net. input{1}. size.
上述错误提示的意思是，输入数据大小不符合神经网络的要求。
请检查的输入数据格式与输出数据格式是否一致（相对应）。
⑹ 急求BP神经网络算法应用于异常数据识别，用java实现！！！
BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
附件是一个应用BP神经网络进行数据分类的java例子，可供参考。
⑺ 运动神经元病4个重要检查是什么
运动神经元病是一种很严重的疾病，这种疾病的发生给患者的身心健康都带来很大的影响，很多人在发生了这种疾病的时候，还不了解这是一种什么样的疾病，因此有这样的疑问，...
⑻ 为什么matlab2010b的神经网络工具箱最后一步无法输出test的预测值(simulate出现错误）
为什么matlab2010b的神经网络工具箱最后一步无法输出test的预测值(simulate出现错误）
a=sim(net,x)
说实话我也菜鸟级别，你看一下最后这个函数能不能用：
其中“a”自己随便可以设的，其实就是个代表返回值
“net”换成你训练好的函数，
“x”换成你的输入矩阵
⑼ 神经网络输出神经元个数怎么确定
如果是RBF神经网络，那么只有3层，输入层，隐含层和输出层。确定神经元个数的方法有K-means,ROLS等算法。现在还没有什么成熟的定理能确定各层神经元的神经元个数和含有几层网络，大多数还是靠经验，不过3层网络可以逼近任意一个非线性网络，神经元个数越多逼近的效果越好。
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（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。
⑽ 发现训练出来的BP神经网络错误怎么办
。。。怎么归类到篮球了。
给的信息太少了点，可能很多。你的样本少不少，和不合适。是不是over-train了？