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AI摘要
本文介绍如何从Matlab训练好的神经网络模型中提取数学表达式。以一个简单的BP神经网络为例，详细说明了提取过程：包括定义模型、提取权重和阈值参数，以及将这些参数应用到模型表达式中。
当我们在matlab训练好网络后，可以使用神经网络工具箱的sim(net,x)函数进行预测输出。但往往想提取出它的数学表达式，该怎么提取呢？
下面以
《一个简单的神经网络例子》中的模型为例，提取神经网络表达式。
在 《一个简单的神经网络例子》中我们设置的模型为：
1：节点个数设置： 输入层、隐层、输出层的节点个数分别为[2 ，3，1]。
2：传递函数设置：隐层（ tansig函数）。输出层（purelin函数）。
3：训练方式：trainlm。
先根据我们之前所设置的BP神经网络模型，写出它的数学表达式：
（1）表达式就参数较多，但实际只有两类参数：权重w和阈值b。
代表这个权值是第2层的第1个节点到第3层的第1个节点的权值。
代表这个阈值是第2层的第1个节点的阈值。
【机器学习：十一、神经网络的数学表达式】
整个网络的前向传播可以表示为以下流程：Z1W1Xb1Z1W1Xb1A1g1Z1A1g1Z1Z2W2A1b2Z2W2A1b2A2g2Z2A2g2Z2Z3W3A2b3Z3W3A2b3Yg3Z3Yg3Z3三层神经网络通过两层隐藏层的线性变换和激活函数，将输入特征映射到复杂的输出空间。
BP神经网络的数学表达式
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Matlab---BP神经网络（获取数学表达式）_matlab_
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%============抽取数学表达式================== %抽取出网络的权值和阈值 w12={1,1};plot(t,outputData,t,simout,'r')%画图，对比原来的输出和网络预测的输出%------------------附加:抽取数学表达式----------------------------top %希望脱离matlab的sim函数来使用训练好网络的话，可以抽取出数学的表达式，| %这样在任何软件中，只需要按表达式计算即可。X(2:end-4);
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