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1、PS：上面function后中括号部分与java中调用该operation的返回值有关系，在java中调用的 Object result[] = XXX.operation(4，a，b)； 4表示有4个返回值，分别存放在result[0]到result[4]中。
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2、以管理员身份启动Matlab；在命令行窗口输入：rehash toolboxcache 因为无法重现你的问题，所日无法实验，你自己试一下。
3、调用时Java与Matlab之间的参数传递需要通过MWNumericArray完成。
4、这个思路不大好。应该生成文本文件（或者二进制文件），然后在matlab里面用load命令读进来。除非你对于不同的数据是要调用不同的.m文件来分析，并且没什么规律科研。不然，我上面说的方法应该是比较简单的。
5、在java里调用matlab中的函数（如本例中的h1），需要传递的参数比函数本身的参数要多一个。
6、日志看来是有参数是null导致了，你仔细debug下断点看下一MCRConfiguration的237行，这里面是不是有参数不允许为null，但是在运行时又传了null进去。
1、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。
2、现在问题是需要在平面上将4个数据分成1和0两类，并以此来预测新的数据的类型。
3、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。
4、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。
5、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。
1、在matlab里建立一个.m的M文件，把代码输进去，保存，运行就可以了。 演示程序是在command 里打demo就可以了找到了 . 你邮箱多少，我只有简单的BP神经网络程序。
2、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。
3、你只要把训练步骤熟悉一下，源码一点不难。建议看下《神经网络原理》哈根，有一章叫 一个说明性实例 ，然后第四章有BP完整进化案例（多层感知器那章）。