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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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有些功能是不支持混合调用的，比如matlab中sym等函数。
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。
你“行”的概念是什么？ 用C++之后在matlab中编译成mex后，使用的时候一行代码就可以了。
厉害的神纹大师，向来都是被人所供奉着的，受人尊敬，各方的大势力，都愿意出大代价养着他们，只要他们愿意。
见附件，一个基本的用java编写的BP网络代码。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。
神经网络黑客指南：http：//karpathy.github.io/neuralnets/神经网络和深度学习：http：//neuralnetworksanddeeplearning点抗 /chaphtml 代码 现在你已经了解了基本的知识，就开始写代码吧！首先我们需要创建层。
或者说怎么使你的网络更加稳定，更加符合你的所需 。
Apriori算法的理念其实很简单，可是实现起上来却复杂无比，因为当中无可避免用Set和Hash Table等高阶的数据结构，而且有很多loop用以读取数据。我不建议用Java，应改用Python或Scala一类的语言。
1、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。
2、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。
3、在BP神经网络中，阈值也是一个变化值。 权值是层与层神经元之间的，阈值是神经元内的。 同权值类似，都需要设定初始值。 通过训练网络，对权重和阈值进行修正都，最终达到局部最优。
4、摘要：在网络结构给定的情况下，利用遗传算法的全局寻优能力得到一组权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值，来避免BP神经网络易陷入局部极小的缺陷，同时也可以提高网络的收敛速度。
