1. 求SPSS中神經網路問題的解決方法，我導入了11組數據，但是用神經網路輸入時出現警告，不明白什麼意思
注意變數的類型：變數類型為序號的應該選入因子選項框中，變數類型為刻度的應該選入協變數選項框
2. 神經網路不管輸入是什麼，輸出都一樣，怎麼辦
在你的代碼基礎上說了。
clc;clear;
close all;
p=load('originaldata.txt');%你問題最後說的數據文件名跟這個不同。
p1=p';
t=[1];% 這個輸出（Targets）應該和輸入數據對應，輸入數據有10個，輸出應該也是10個
所以改為 t是一個1x10的行向量，每個元素對應10個輸入數據的輸出。不知道你的訓練數據的輸出是不是都是1看我試了試假設你的數據的輸出都是1，所以t=ones(1,10),可以運行。
3. 神經網路異常檢測方法和機器學習異常檢測方法對於入侵檢測的應用
神經網路異常檢測方法神經網路入侵檢測方法是通過訓練神經網路連續的信息單元來進行異常檢測，信息單元指的是命令。網路的輸入為用戶當前輸入的命令和已執行過的W個命令；用戶執行過的命令被神經網路用來預測用戶輸入的下一個命令，如下圖。若神經網路被訓練成預測用戶輸入命令的序列集合，則神經網路就構成用戶的輪郭框架。當用這個神經網路預測不出某用戶正確的後繼命令，即在某種程度上表明了用戶行為與其輪廓框架的偏離，這時表明有異常事件發生，以此就能作異常入侵檢測。
上面式子用來分類識別，檢測異常序列。實驗結果表明這種方法檢測迅速，而且誤警率底。然而，此方法對於用戶動態行為變化以及單獨異常檢測還有待改善。復雜的相似度量和先驗知識加入到檢測中可能會提高系統的准確性，但需要做進一步工作。
4. 在MATLAB 神經網路里，輸入向量 和目標向量維數不同怎麼編程，老是運行不了
你好，輸入向量和輸出向量肯定是有它實際的意義的。像這里x是3*4的矩陣，那麼y肯定是3*1的向量（或者3*n的矩陣亦可以），否則就算是運行的了，運行的結果也無意義。
5. 求助Matlab神經網路 有關多輸入 多輸出問題
我也遇到同樣的問題，問題是輸入向量和目標向量之間有問題，可以把目標向量改成行向量。必須保證輸入行數目和目標列數目相等。
6. BP神經網路的原理的BP什麼意思
人工神經網路有很多模型，但是日前應用最廣、基本思想最直觀、最容易被理解的是多層前饋神經網路及誤差逆傳播學習演算法（Error Back-Prooaeation），簡稱為BP網路。
在1986年以Rumelhart和McCelland為首的科學家出版的《Parallel Distributed Processing》一書中，完整地提出了誤差逆傳播學習演算法，並被廣泛接受。多層感知網路是一種具有三層或三層以上的階層型神經網路。典型的多層感知網路是三層、前饋的階層網路（圖4.1），即：輸入層、隱含層（也稱中間層）、輸出層，具體如下：
圖4.1 三層BP網路結構
（1）輸入層
輸入層是網路與外部交互的介面。一般輸入層只是輸入矢量的存儲層，它並不對輸入矢量作任何加工和處理。輸入層的神經元數目可以根據需要求解的問題和數據表示的方式來確定。一般而言，如果輸入矢量為圖像，則輸入層的神經元數目可以為圖像的像素數，也可以是經過處理後的圖像特徵數。
（2）隱含層
1989年，Robert Hecht Nielsno證明了對於任何在閉區間內的一個連續函數都可以用一個隱層的BP網路來逼近，因而一個三層的BP網路可以完成任意的n維到m維的映射。增加隱含層數雖然可以更進一步的降低誤差、提高精度，但是也使網路復雜化，從而增加了網路權值的訓練時間。誤差精度的提高也可以通過增加隱含層中的神經元數目來實現，其訓練效果也比增加隱含層數更容易觀察和調整，所以一般情況應優先考慮增加隱含層的神經元個數，再根據具體情況選擇合適的隱含層數。
（3）輸出層
輸出層輸出網路訓練的結果矢量，輸出矢量的維數應根據具體的應用要求來設計，在設計時，應盡可能減少系統的規模，使系統的復雜性減少。如果網路用作識別器，則識別的類別神經元接近1，而其它神經元輸出接近0。
以上三層網路的相鄰層之間的各神經元實現全連接，即下一層的每一個神經元與上一層的每個神經元都實現全連接，而且每層各神經元之間無連接，連接強度構成網路的權值矩陣W。
BP網路是以一種有教師示教的方式進行學習的。首先由教師對每一種輸入模式設定一個期望輸出值。然後對網路輸入實際的學習記憶模式，並由輸入層經中間層向輸出層傳播（稱為「模式順傳播」）。實際輸出與期望輸出的差即是誤差。按照誤差平方最小這一規則，由輸出層往中間層逐層修正連接權值，此過程稱為「誤差逆傳播」（陳正昌，2005）。所以誤差逆傳播神經網路也簡稱BP（Back Propagation）網。隨著「模式順傳播」和「誤差逆傳播」過程的交替反復進行。網路的實際輸出逐漸向各自所對應的期望輸出逼近，網路對輸入模式的響應的正確率也不斷上升。通過此學習過程，確定下各層間的連接權值後。典型三層BP神經網路學習及程序運行過程如下（標志淵，2006）：
（1）首先，對各符號的形式及意義進行說明：
網路輸入向量Pk=（a1，a2，...，an）；
網路目標向量Tk=（y1，y2，...，yn）；
中間層單元輸入向量Sk=（s1，s2，...，sp），輸出向量Bk=（b1，b2，...，bp）；
輸出層單元輸入向量Lk=（l1，l2，...，lq），輸出向量Ck=（c1，c2，...，cq）；
輸入層至中間層的連接權wij，i=1，2，...，n，j=1，2，...p；
中間層至輸出層的連接權vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；
中間層各單元的輸出閾值θj，j=1，2，...，p；
輸出層各單元的輸出閾值γj，j=1，2，...，p；
參數k=1，2，...，m。
（2）初始化。給每個連接權值wij、vjt、閾值θj與γj賦予區間（-1，1）內的隨機值。
（3）隨機選取一組輸入和目標樣本
提供給網路。
（4）用輸入樣本
、連接權wij和閾值θj計算中間層各單元的輸入sj，然後用sj通過傳遞函數計算中間層各單元的輸出bj。
基坑降水工程的環境效應與評價方法
bj=f（sj） j=1，2，...，p （4.5）
（5）利用中間層的輸出bj、連接權vjt和閾值γt計算輸出層各單元的輸出Lt，然後通過傳遞函數計算輸出層各單元的響應Ct。
基坑降水工程的環境效應與評價方法
Ct=f（Lt） t=1，2，...，q （4.7）
（6）利用網路目標向量
，網路的實際輸出Ct，計算輸出層的各單元一般化誤差
。
基坑降水工程的環境效應與評價方法
（7）利用連接權vjt、輸出層的一般化誤差dt和中間層的輸出bj計算中間層各單元的一般化誤差
。
基坑降水工程的環境效應與評價方法
（8）利用輸出層各單元的一般化誤差
與中間層各單元的輸出bj來修正連接權vjt和閾值γt。
基坑降水工程的環境效應與評價方法
（9）利用中間層各單元的一般化誤差
，輸入層各單元的輸入Pk=（a1，a2，...，an）來修正連接權wij和閾值θj。
基坑降水工程的環境效應與評價方法
（10）隨機選取下一個學習樣本向量提供給網路，返回到步驟（3），直到m個訓練樣本訓練完畢。
（11）重新從m個學習樣本中隨機選取一組輸入和目標樣本，返回步驟（3），直到網路全局誤差E小於預先設定的一個極小值，即網路收斂。如果學習次數大於預先設定的值，網路就無法收斂。
（12）學習結束。
可以看出，在以上學習步驟中，（8）、（9）步為網路誤差的「逆傳播過程」，（10）、（11）步則用於完成訓練和收斂過程。
通常，經過訓練的網路還應該進行性能測試。測試的方法就是選擇測試樣本向量，將其提供給網路，檢驗網路對其分類的正確性。測試樣本向量中應該包含今後網路應用過程中可能遇到的主要典型模式（宋大奇，2006）。這些樣本可以直接測取得到，也可以通過模擬得到，在樣本數據較少或者較難得到時，也可以通過對學習樣本加上適當的雜訊或按照一定規則插值得到。為了更好地驗證網路的泛化能力，一個良好的測試樣本集中不應該包含和學習樣本完全相同的模式（董軍，2007）。
7. Matlab神經網路工具箱輸入問題
格式是對的，應該是可以的啊，你得仔細看看要導入的Targets數據到底在不在workspace中。
8. matlab 神經網路 向量 輸入 方法
你這個P要變成P=[1000，3.2，100；
2000，2.9，150]『注意我加了一個「』」表示進行了轉置，你運行看看，應該是正確的了！
9. matlab 神經網路 一個關於輸入向量的非常簡單的問題！！
應該是後面那樣輸入吧，
10. BP神經網路在預測時輸入與輸出的個數不匹配的問題
你用的是Demux模塊，錯誤的原因是輸入和輸出信號的維數不匹配。
Demux模塊的基本作用是把一個輸入信號給展開成多個輸出信號，有兩種工作模式，即向量模式和匯流排選擇（Bus selection）模式，取決於你是否選中了Bus selection mode參數（注意：MathWorks公司不鼓勵使用Bus selection模式來展開匯流排信號）。猜測你很可能是按照默認情況下使用向量模式，所以下面的討論以向量模式為前提。
Demux模塊的參數Number of outputs可以是標量或向量，如果是標量，則指定了輸出的個數；如果是向量，則向量的元素個數對應輸出個數。關於該參數的詳細規定可以用doc demux查看相關文檔。
可能導致出錯的主要有以下兩種情況（其他條件下，Simulink會採取一種比較合理的方式來理解你的輸入參數）：
如果Number of outputs為標量，該標量的值大於輸入向量的元素個數；
如果Number of outputs為向量，向量各元素均為正且求和與輸入向量的元素個數不等。