bp

BP= business partner，指业务伙伴。VP是Vice President的英文缩写，即副总统、副总裁、副总监等职位，泛指所有的高层副级人物。在外企中非常流行，比如财务VP，是直接向总裁汇报的副手，权力非常大。HR BP即“人力资源合作伙伴”： 在企业战略的发展与实施，人力资源政策事宜等方面，为企业并购提供人力资源支持。该岗位的设置相当于在业务部门和人力资源部门架起桥梁，能够让招聘更加贴近用人部门的需求。不得不说，这个岗位的诞生是出于市场的需要，多元化管理的公司，部门太多，业务相差巨大，不可能使用同一套人力资源招聘系统，需要有独特性，这个时候，HR BP的重要性就体现出来了。

KBPS 千bit每秒，8bit=1字节VBR 可变bit率

VBR是可变码率的意思。还有一种是CBR，固定码率。从字面就能理解了，一般VBR格式编码可以在容量不太大的情况下提供更好的音质。自己当然也可以用VBR格式编码，里面还有一些更具体的设置。

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kbps：KB 就是一千字节 P ，per 每 S，SECOND 秒 就是多少字节每秒的意思 解码速率kilobits per second 千位/秒 每秒千字节或比特kHz：采样率KHz表示数据采样的密集程度，44KHz即每秒采样44千次，数值越大保真度越高。 位速率Kbps表示每秒音频用多少Kb的数据记录，也就是多少个1/8KB，一般数值越大高音、低音保留越多。通常的CD为1441Kbps。 mp3偏重高音质，wma偏重低音质，比如160Kbps以上mp3音质优势明显，96Kbps的时候wma就比mp3强。 需要更低音质的话还可以用ogg格式，比如语音和手机铃声。16KHz，16Kbps就可以接受，而mp3和wma没办法听了。是可变比特率吧，相对于MP3以固定比特率压缩VBR:全称是Variable BitRate,就是动态比特率。和传统的CBR编码的MP3不同,传统的CBR(Constents BitRate)就是静态比特率,CBR约定死了MP3的采样率为固定值。一首MP3从头至尾为某固定值如128KBit/s进行压缩。 　　VBR是一种可变编码速率的MP3压缩方式，其原理就是将一首歌的复杂部分用高比特率编码，简单部分用低比特率编码，通过这种动态调整编码速率的方式，进一步得到音质和文件体积之间的平衡。它的主要优点是可以让整首歌都能大致达到我们的音质要求，缺点是编码时无法估计压缩出来的文件体积大小。

LE 是预测BP 是预算YTD 是是年初到当前的期间

WS-I基本概要（WS-I Basic Profile 官方缩写为WSI BP）是Web服务互操作性行业联盟(WS-I)的一个规范，为核心Web服务规范,如 SOAP，WSDL及UDDI提供互操作性上的指引。 概要使用Web服务描述语言 (WSDL)将服务描述为操作消息的端点的集合。

我有VB的 不过是汽车方面

前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入，并输出到后面一层，自身之间、与其它层之间都没有联系，由于数据是一层层向前传播的，因此称为前馈网络。BP网络是最常见的一种前馈网络，BP体现在运作机制上，数据输入后，一层层向前传播，然后计算损失函数，得到损失函数的残差，然后把残差向后一层层传播。卷积神经网络是根据人的视觉特性，认为视觉都是从局部到全局认知的，因此不全部采用全连接（一般只有1-2个全连接层，甚至最近的研究建议取消CNN的全连接层），而是采用一个滑动窗口只处理一个局部，这种操作像一个滤波器，这个操作称为卷积操作（不是信号处理那个卷积操作，当然卷积也可以），这种网络就称为卷积神经网络。目前流行的大部分网络就是前馈网络和递归网络，这两种网络一般都是BP网络；深度网络一般采用卷积操作，因此也属于卷积神经网络。在出现深度学习之前的那些网络，基本都是全连接的，则不属于卷积网络的范围，但大部分是前馈网络和BP网络。

　　【摘　要】 文章从高校财务工作绩效的内涵出发，构建了高校财务工作绩效评价指标体系，并运用BP神经网络的方法，对江苏省所属10所高校财务工作的实际效果进行了实证分析，发现了一些共性、根本性问题，提出了相关对策建议。 　　【关键词】 高校； 财务工作绩效； BP神经网络 　　财务工作绩效是衡量一所高校内部工作绩效的重要尺度，也是决定一所高校教育事业能否持续健康发展的标志。客观、科学地评价一所高校的财务工作绩效，对于促进高校引入效益概念，合理配置教育资源，提高资源利用效率，实现学校长期可持续发展具有十分重要的意义。 　　一、高校财务工作绩效内涵 　　“绩效”（performance）一词源自管理学，有业绩、成果等方面的丰富内涵。从经济管理活动的角度来看，绩效是一个多维概念，包括组织或者团体绩效、员工个人绩效两个方面，是指一个组织、团体或者个人在一定时期内为达到某个目标或完成某项任务所进行的一种投入产出活动，它强调活动的结果和成效。高校作为一个非营利性机构，高校财务工作绩效显然是一种组织层面的绩效，它是运用“绩效”来衡量高校财务活动所取得的业绩和成果，反映学校在一定时期内的财务工作效果、财务工作效率和财务工作效益，是高校经济效益和社会效益的统一。其中财务工作效果是指高校各项财务活动所取的最具正面影响的成果数量和质量的总和，如教学成果、科研成果等；财务工作效率是指高校投入与产出之间的比例，如资产负债率、师生比等；财务工作效益反映高校各种直接的经济效益与社会效益的实现情况，如毕业生就业率、校办产业经济效益等。 　　二、高校财务工作绩效评价指标体系构建 　　高校财务工作绩效评价是指以特定的评价指标体系为基础，运用科学的评价方法，对照统一、合理的评价标准，对高校财务工作的行为过程及结果进行客观、科学的衡量、比较与评价，并将评价结果作为对高校财务工作的考核标准。从上述高校财务工作绩效的内涵和高校财务工作的特殊性与复杂性可以看出，高校财务工作绩效评价指标体系的设计是一个复杂的、多目标的决策过程，既要考虑不同规模、不同类别高校财务工作的共性特征，也要考虑个性特征。为此，我们在遵循科学性、可比性、通用性等原则的基础上，着重从高校财务工作组织绩效、财务工作效果、财务工作效率和财务工作效益等四个方面，构建一个行为与结果相结合，定量与定性相结合的高校财务工作绩效评价指标体系，如表1所示。其中：财务工作组织绩效主要反映高校为有效实施财务管理，提高财务工作效能而在财务管理体制、财务管理制度、财务队伍建设等方面的潜在资源总和；财务工作效果主要反映高校在人才培养、教学成果、科研成果等产出方面获取收益的能力；财务工作效率指高校有关教育科研资源的使用效率，综合反映了高校资金潜力的发挥程度；财务工作效益则主要指高校资金投入后预定目标所产生的经济效益与社会效益的实现程度。 　　三、BP人工神经网络评价模型 　　BP人工神经网络通常由输入层、隐含层和输出层构成，每层由若干个神经元组成。研究证明，一个三层的BP神经网络结构可以映射任意连续函数。为此，本文采用一个多输入、单输出的3层结构BP神经网络模型对高校财务管理绩效进行评价。 　　1.BP人工神经网络基本原理 　　BP人工神经网络模型通常采用误差反向传播算法，首先，当给定一个输入模式时，它从输入层节点传输到隐含层节点再传输至输出层节点，经输出层节点处理后，产生一个输出模式；如果没有得到预期的结果，则转入反向传播过程，循环往复交替训练，直到输出结果的误差减小到人们所期望的范围时，网络的学习过程就结束。此时将新样本输入到已经训练好的网络，就可以得到所需要的输出值。 　　2.输入层、隐含层及输出层节点数的选取 　　研究中把影响高校财务管理绩效的18项指标作为BP神经网络的输入向量，把高校财务管理绩效的总因子值作为输出向量，这样就确定了输入层节点数为18，输出层节点数为1。Kolmogrov理论已经证明：对于任意给定的连续函数§，U→V，U∈Vn，U∈［0，1］n，§可以精确地由一层隐含层来构建网络。在本文中，我们根据分别组建了隐含层节点数从1—35的BP网络，经过大量测算，最后根据试报效果，确定了较为理想的隐含层节点数为6。 　　3.三层BP神经网络学习步骤 　　三层前馈神经网络的学习步骤为：首先，进行归一化处理，将样本向量数据处理为（0，1）之间的数据；其次，计算隐含层和输出层各节点的输入和相应的输出，Gj=■UjiVi+Tj，Ss=∑K（mn）hn+Js；再次，计算输出层误差和隐含层误差，?啄m=（Hm-Km）（1-fs）；最后，利用误差系数值对各层权值和阈值进行调整，并选用另一个学习样本向量，返回第二步，直到全局误差§小于预先设定值，则学习结束。 　　4.模型结构确定 　　根据上面的分析，本文高校财务工作绩效评价的神经网络模型设计为18-6-1；即输入层节点数为18，隐含层节点数为6，输出层节点数为1，网络层数为3。 　　四、高校财务工作绩效评价的实证分析 　　2011年上半年，我们通过发放统计报表、发放问卷等方式，对江苏省10所高校2010年度的财务工作情况进行了调查分析。此次调查共发放统计报表10份，发放教职工、学生问卷3 830份，回收率分别为100%、98%。 　　1.采集样本数据 　　限于篇幅，具体样本数据略，经归一化处理后的样本数据值如表2所示。 　　2.评价标准的设计 　　本文将评价标准集V设定为：V=［高，较高，一般，较低，低］=［0.8，0.6， 　　0.5，0.4，0.2］五个等级。 　　3.网络的训练及结果 　　按照选定的网络结构模型，即输入层节点数为18，隐含层节点数为6，输出层节点数为1，利用前10所高校进行训练，确定权值与阈值。训练时训练参数最高迭代次数为6 595次，预期误差为1e-4，训练函数为traincgb，网络学习率为0.068。当程序迭代0次时，误差为6.68531e-005；当程序迭代50次后，误差达到5.39561e-005；当程序迭代60次时，误差达到8.68052e-006，说明训练达到预期目标。

bp神经网络是有监督。BP神经网络是最基础的神经网络，其输出结果采用前向传播，误差采用反向（Back Propagation）传播方式进行。BP神经网络是有监督学习，不妨想象这么一个应用场景：输入数据是很多银行用户的年龄、职业、收入等，输出数据是该用户借钱后是否还贷。作为银行风控部门的负责人，你希望建立一个神经网络模型，从银行多年的用户数据中学习针对银行客户的风控模型，以此判定每个人的信用，并决定是否放贷。基本原理人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播（简称误差反传）训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

比如画sin曲线：t = 0 : 0.01 : 2 * pi;f = sin(t);subplot(2,2,1);plot(t,h,"-","*","r");其他的都是类似的其他的画图注意改为subplot(2,2,2),subplot(2,2,3),subplot(2,2,4)就行了

问一下楼主是怎么解决的呢？谢谢，麻烦付一下代码

median出错，所以后面都没执行

你就创建一个空白图 然后在这个图片上加你想要加的文字呗 可以用text语句，推荐在图片窗口选那个编辑的按钮进入编辑页面，想在上面加什么就加什么

加入uicontrol("parent",xxxxxxx,"style","text","string","xxxxxxxxx","pos",xxxxxxxxxxx)在subplot中间加个坐标轴，设置坐标轴的xcolor和ycolor属性为窗口的背景颜色；去掉xtick和ytick。然后title输出你要添加的大标题。呵呵，这个办法有点糊弄。:)

h1 = subplot( 2, 1, 1 )h1 = 173.0011>> getframe( h1 )ans = cdata: [144x435x3 uint8] colormap: []>> imwrite(ans.cdata, "xxx.jpg")教你一个matlab的截图函数吧，getframe，用这个可以实现你的功能。然后保存图像，用imwrite。

选A，subplot第一个参数是行数，第二个是列数，第三个是依次数块数

figure(2);subplot(3,1,1);psd(y0);XLabel({});YLabel({});title("原信号");subplot(3,1,2);psd(0.2*yf0);XLabel({});YLabel({});title("卷积后的信号");subplot(3,1,3);psd(y);XLabel({});YLabel({});title("恢复信号");

重新用subplot选择第一个图,如subplot(211), 然后set(gca,"YTick"......等等即可

是应该每一句subplot后面都有一句plot啊，plot的参数不一样图就不一样了啊，你仔细试试啦!

function draw() n=0:99; w=[0,pi/8,pi/4,pi/2,pi,7*pi/4,15*pi/8,2*pi]; for i=1:8 x=cos(n.*w(i)); subplot(2,4,i); % subplot(4,2,i); plot(n,x,"k-"); endend

subplot 121其实就是subplot [1,2,1],表示在本区域里显示1行2列个图像，最后的1表示本图像显示在第一个位置。

% 在每次画图后增加一句axis equal; % 让 xy 轴的比例为 1:1% 或者set(gca,"DataAspectRatio",[1 1 1]); % 设置当前坐标轴（xyz）比例为 1:1:1

题主给出的问题应该是，在matlab中subplot(1,3,3)是什么意思？subplot(1,3,3)的意思是将当前图形窗口中划分出三个子图的窗口，其图形在第三个位置上显示，其余位置为空白。例如：y=x*sin(x)subplot(1,3,3)x=-pi:pi/10:pi;plot(x,x.*sin(x))运行结果

x=-2*pi:0.1:2*pi;y1=sin(x);y2=cos(x);y3=x.^2;y4=x.^3;subplot(2,2,1);plot(x,y1,"r");subplot(2,2,2);plot(x,y2,"r");subplot(2,2,3);plot(x,y3,"r");subplot(2,2,4);plot(x,y4,"r");

plt.subplot中的三个参数表示几行、几列，和该图占第几个位置；plt.subplot（6,1,1）表示将画板分为6行1列，这个图在第一行的位置，（6,1,2）表示第二行。。，输出只有两个图是因为你一直在（6,1,1）（6,1,2）位置画图覆盖了原图。六个plt.subplot分别改（6,1,1）（6,1,2）（6,1,3）（6,1,4）（6,1,5）（6,1,6）

y(2:102,2)表示2、4、6、8...100、102

首先你要弄清楚matlab中figure 的架構 close all x = -pi:.1:pi; y = sin(x); plot(x,y) 當以上指令執行到plot時 matlab會create一個figure 再createn附屬於這個figure的axes 然後在這個axes上畫圖 close all x = -pi:.1:pi; y1 = sin(x); y2 = cos(x); subplot(2,1,1);plot(x,y1) subplot(2,1,2);plot(x,y2) 當以上指令執行到subplot時 matlab會create一個figure 及"兩個" 附屬於這個figure的axes plot會自動在第一個axes上畫圖 第二個subplot會跳到第二個axes 也就是去activate第二個axes 接下來的plot就在這個axes上畫圖 請先保留這個圖以便進一步解說 好...所以你現在要做的事情是 把你想要的axes放大到整個figure 並把其他axes刪掉 首先你要找到這個figure下一共有多少axes 我們要用get指令 t=get(gcf,"children") get用來取出物件的property gcf就代表目前active的figure children就是figure的其中一種property 在這裡就代表所有歸gcf管的axes 你會發現t是個長度為二的vector 因為我們已經用subplot創了兩個axes 如果執行delete(t(1)) 那cos的就會被刪去 接下來得把剩下的axes放大 set(t(2),"position",[0 0 1 1]) set就是重新設定物件的property t(2)就是我們要設定的axes position是axes的其中一種property [0 0 1 1]就是我們要設定的值 分別代表左底寬高 因為你希望放到最大 所以"左邊" 距離figure的框要是零 而"底邊" 距離figure的框要是零 寬度及高度都要是 100% 這篇講的很簡略 你應該把matlab help中的Graphics翻過一次 尤其是Handle graphic Objects 來互相對照

>> subplot(121)>> x1=-2:0.1:2;>> y1=x1.^2;>> plot(x1,y1)>> subplot(222)>> x2=0:0.1:4;>> y2=sqrt(x2);>> plot(x2,y2)>> subplot(224)>> x3=0:0.1:4;>> y3=-sqrt(x3);>> plot(x3,y3)>> 看看是不是这个样子的！

画在一个图里，用plot（x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4）你要它们成2x2分布，就把坐标移动一下，至于位置根据具体情况自己定例如----------------------------plot（subs(x1,x1+1),subs(y1,y1+1),subs(x2,x2-1),subs(y2,y2+1),subs(x3,x3+1),subs(y3,y3-1),subs(x4,x4-1),subs(y4,y4-1)）

subplot(2,1,1)title("a")subplot(2,1,2)title("b")用title直接上标题不就分开了么。。。

subplot(m,n,p)

使用subplot(3,3,3)绘制的是（）子图。 A.第一行第三列的子图 B.第一行第二列的子图 C.第二行第三列的子图 D.第二行第二列的子图 正确答案：A

用text()函数，如第一个：subplot(4,5,1),...,text(10,200,"1"),其余类推。

放大整个figure,subplot也会变大的,但是得找个大些的显示器单个subplot的尺寸跟整个figure一样,可以通过设置position来调整:例如:figure;subplot(2,2,1);set(gca,"position",)具体多少数字合适,需要多次尝试调整

可以采用subplot函数。具体解释subplot(m,n,p);先指定将一个图分为m行n列，当前画图为p。以下以画正弦函数，余弦函数，一次函数和二次函数在【-3，3】范围的图像为例说明如何使用subplot函数。代码：>> subplot(2,2,1)>> plot(-3:0.01:3,sin(-3:0.01:3))>> subplot(2,2,2);>> plot(-3:0.01:3,cos(-3:0.01:3))>> subplot(2,2,3);>> plot(-3:0.01:3,-3:0.01:3)>> subplot(2,2,4);>> plot(-3:0.01:3,(-3:0.01:3).^2)

subplot函数能将图形窗口分割成多个小窗格，并设置当前窗格 A.正确 B.错误 正确答案：A

subplot(1,2,1)title("子标题1")subplot(1,2,2)title("子标题2")suptitle("总标题")

subplot(2，2，3)是指（）的子图。 A.两行两列的左下图B.两行两列的右下图C.两行两列的左上图D.两行两列的右上图正确答案：A

plot是个普通的名词。表示图标的意思。动词的话就是标出。。。的未知。是个单词而subplot是个软件的名称。一个图像处理软件

用sgtitle("总标题")这个语句要写在代码最后。比如：figure()subplot(2,1,1)title("子标题1")subplot(2,1,2)title("子标题2")sgtitle("总标题")不知道是不是版本问题（我用的2018b), suptitle 会报错

放大整个figure,subplot也会变大的,但是得找个大些的显示器单个subplot的尺寸跟整个figure一样,可以通过设置position来调整:例如:figure;subplot(2,2,1);set(gca,"position",)具体多少数字合适,需要多次尝试调整

可这样：figure,title("加总标题")subplot(2,1,1),plot(...)subplot(2,1,2),plot(....)

使用方法：subplot（m,n,p）或者subplot（m n p）。subplot是MATLAB中的函数，是将多个图画到一个平面上的工具。在matlab的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。subplot是将多个图画到一个平面上的工具。其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果m=2就是表示2行图。p表示图所在的位置，p=1表示从左到右从上到下的第一个位置。在matlab的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。matlab的优势特点1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来。2、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化。3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握。4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等)，为用户提供了大量方便实用的处理工具。

plot()就是画一张图；最一般最常用的画法。subplot(m,n)，是画一张大图又包含若干子图，如2×2,3×3，等；title("name")，是给该图加标题。

subplots是设置子图的，这句话表示大图含有2行1列共2个子图，正在绘制的是第一个

使用方法：subplot（m,n,p）或者subplot（m n p）。subplot是将多个图画到一个平面上的工具。其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果m=2就是表示2行图。p表示图所在的位置，p=1表示从左到右从上到下的第一个位置。 在matlab的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。

subplot（2,2,1）意思指的是在一个2行2列共4个子图的图中，定位第1个图来进行操作。最后的数字就是表示第几个子图，此数字的变化来定位不同的子图。subplot是MATLAB中的函数，是将多个图画到一个平面上的工具，在MATLAB的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。subplot（m,n,p）是subplot的常规使用方法，其中m表示图排列成m行，n表示图排列成n列，也就是在整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，而p则表示图所在的位置。subplot（m,n,p）是一个连续的函数，也就是可以画一整张连续的图，其中该图包含若干子图，每一个子图也是连续的，可将多个图画到一个平面上。subplot(1,1,1)清空当前窗口所有坐标系对象，并创建一个默认的坐标系，注意此时subplot(1,1,1)和subplot(111)不完全等效，subplot(111)执行完以后没有任何直观上的反应，它只是促使figure在下次调用绘图命令之前执行清空图形命令clf reset，接着创建一个默认坐标系。

subplot（2,2,1）指的是在一个2行2列共4个子图的图中，定位第1个图来进行操作。最后的数字就是表示第几个子图，此数字的变化来定位不同的子图。subplot是MATLAB中的函数，是将多个图画到一个平面上的工具，在MATLAB的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。需知：subplot（m,n,p）是subplot的常规使用方法，其中m表示图排列成m行，n表示图排列成n列，也就是在整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，而p则表示图所在的位置。subplot（m,n,p）是一个连续的函数，也就是可以画一整张连续的图，其中该图包含若干子图，每一个子图也是连续的，可将多个图画到一个平面上。subplot(1,1,1)清空当前窗口所有坐标系对象。并创建一个默认的坐标系，注意此时subplot(1,1,1)和subplot(111)不完全等效，subplot(111)执行完以后没有任何直观上的反应，它只是促使figure在下次调用绘图命令之前执行清空图形命令clf reset，接着创建一个默认坐标系。

matlab中subplot是在各个分块位置创建坐标区的意思。例如：在一个图窗中，创建带有两个堆叠子图的图窗。在每个子图上绘制一条正弦波。subplot(2,1,1);x = linspace(0,10);y1 = sin(x);plot(x,y1)subplot(2,1,2); y2 = sin(5*x);plot(x,y2)运行结果

在实际应用中，经常需要在一个图形窗口中绘制若干个独立的图形，这就需要对图形窗口进行分割。分割后的图形窗口由若干个绘图区组成，每一个绘图区可以建立独立的坐标系并绘制图形。同一图形窗口下的不同图形称为子图。Matlab提供了subplot函数用来将当前窗口分割成若干个绘图区，每个区域代表一个独立的子图，也是一个独立的坐标系，可以通过subplot函数激活某一区，该区为活动区，所发出的绘图命令都是作用于该活动区域。调用格式：subplot(m,n,p)或subplot(mnp)该函数把当前窗口分成m×n个绘图区，m行，每行n个绘图区，区号按行优先编号。其中第p个区为当前活动区。每一个绘图区允许以不同的坐标系单独绘制图形。例如：subplot(1,2,2)就是指一个FIGURE图形生成一行两列两个子图，subplot(1,2,2)后面一个2表示当前激活第二个子图。扩展资料例如：对称子图的绘制说明，在命令行窗口输入：subplot(2,2,1)text(.5,.5, {"subplot(2,2,1)";"or subplot 221"},"FontSize",14,"HorizontalAlignment","center")subplot(2,2,2)text(.5,.5, {"subplot(2,2,2)";"or subplot 222"},"FontSize",14,"HorizontalAlignment","center")subplot(2,2,3)text(.5,.5, {"subplot(2,2,3)";"or subplot 223"},"FontSize",14,"HorizontalAlignment","center")subplot(2,2,4)text(.5,.5, {"subplot(2,2,4)";"or subplot 224"},"FontSize",14,"HorizontalAlignment","center"得到结果如下：参考资料来源：百度百科-subplot

subplot（2,2,1）指的是在一个2行2列共4个子图的图中，定位第1个图来进行操作。最后的数字就是表示第几个子图，此数字的变化来定位不同的子图。subplot是MATLAB中的函数，是将多个图画到一个平面上的工具，在MATLAB的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。subplot（m,n,p）是subplot的常规使用方法，其中m表示图排列成m行，n表示图排列成n列，也就是在整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，而p则表示图所在的位置。subplot（m,n,p）是一个连续的函数，也就是可以画一整张连续的图，其中该图包含若干子图，每一个子图也是连续的，可将多个图画到一个平面上。subplot(1,1,1)清空当前窗口所有坐标系对象。并创建一个默认的坐标系，注意此时subplot(1,1,1)和subplot(111)不完全等效，subplot(111)执行完以后没有任何直观上的反应，它只是促使figure在下次调用绘图命令之前执行清空图形命令clf reset，接着创建一个默认坐标系。

t=0:0.001:1;y1=sin(10*t);y2=sin(15*t);h=subplot(521);set(h,"position",[0.05 0.55 0.45 0.45]); plot(t,y1);h=subplot(522);set(h,"position",[0.55 0.55 0.45 0.45]); plot(t,y2);h=subplot(514);set(h,"position",[0.05 0.27 0.95 0.24]); plot(t,y2);h=subplot(515);set(h,"position",[0.05 0.03 0.95 0.24]); plot(t,y2);

你也可以一张张画，然后用别的软件比如photoshop排版 ，特别是在确定坐标有困难的时候。 如果有很多张图，每张图都有多个subplot，还是用matlab程序来画，一劳永逸。

x=linspace(-2,2);subplot 221plot(sin(x),"r");subplot 222plot(sin(2*x),"g");subplot 223plot(sin(3*x),"b");subplot 224plot(sin(4*x),"k");a=axes("visible","off");hold on;plot(0,0,"r");plot(0,0,"g");plot(0,0,"b");plot(0,0,"k");legend("sin x","sin 2x","sin 3x","sin 4x","location","north")

没明白你想要什么样的效果，能再具体描述一下吗？

应该是这样子的。。function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)h_figure=figure;axes(h_figure);subplot(3,1,[1 2]); plot（x1,y1）； function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)axes(h_figure);subplot(3,1,3); plot(x2,y2); function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)axes(h_figure);subplot(3,1,[1 2]);plot(x3,y3);

画第一张子图子图排列为2×2的矩阵 subplot(221)的位置相当于（1，1）位置

subplot(311); 改为 subplot(3,1,1);subplot(312); 改为 subplot(3,1,2);subplot(313); 改为 subplot(3,1,3);

Matplotlib的可以把很多张图画到一个显示界面，这就设计到面板切分成一个一个子图。这是怎么做到的呢。matplot提供两种方法。 直接指定划分方式和位置进行绘图。 subplot前面俩参数指定的是一个画板被分割成的行和列，后面一个参数则指的是当前 正在绘制的编号！ 那是个什么编号规则呢？就是 行优先数数规则！ 这个方法更直接。事先先把画板分隔好。 这里的的ax是matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot 这个类型的,我们可以理解为这是一个子plot，我们在这上面操作它把图像画到figure上面去。我们直接根据列表的下标指定画图的位置。最后显示figure即可。

有三个参数,据个例子就明白了，如下：subplot(1,2,1)加上要画的东东subplot（1,2,2）加上要画的东东这个例子的意思就是，将显示框分为一行两列（前两个参数），共两个图subplot(1,2,1)代表第一个子图（第三个参数）subplot（1,2,2）代表第二个子图（第三个参数）这个命令非常常用哦

自动排版不好看，自己每个图片输出一张就OK了。不用subplot，用figure(n)就可以了。

建一个图形一，有一个一行两列的图形，在第一个图形上

subplot(6,2,[1 3 5 7 9 11])subplot(6,2,2)subplot(6,2,4)subplot(6,2,6)subplot(6,2,8)subplot(6,2,10)subplot(6,2,12)

加入uicontrol("parent",xxxxxxx,"style","text","string","XXXXXXXXX","pos",xxxxxxxxxxx)在subplot中间加个坐标轴，设置坐标轴的xcolor和ycolor属性为窗口的背景颜色；去掉xtick和ytick。然后title输出你要添加的大标题。呵呵，这个办法有点糊弄。:)

我也遇到这个问题，感觉matlab用subplot画的图太多了就会缺图，而且，补画的话其他位置的图又消失了，反正总是画不满的。真是蛋疼。

可以采用subplot函数。具体解释subplot(m,n,p);先指定将一个图分为m行n列，当前画图为p。以下以画正弦函数，余弦函数，一次函数和二次函数在【-3，3】范围的图像为例说明如何使用subplot函数。代码：>> subplot(2,2,1)>> plot(-3:0.01:3,sin(-3:0.01:3))>> subplot(2,2,2);>> plot(-3:0.01:3,cos(-3:0.01:3))>> subplot(2,2,3);>> plot(-3:0.01:3,-3:0.01:3)>> subplot(2,2,4);>> plot(-3:0.01:3,(-3:0.01:3).^2)结果：

你用suptitle命令即可。下面是该命令的帮助文档。suptitle("text") adds text to the top of the figureabove all subplots (a "super title"). use this functionafter all subplot commands.下面是一个例子，注意，最好画完所有的子图后再用suptitle，不然可能会出现和第一个子图的标题覆盖的情况。clc;clear;close allx = 0:0.01:4*pi;y1 = cos(x);y2 = sin(x);figure(1)subplot(2,1,1);plot(x,y1);title("cos(x)");subplot(2,1,2);plot(x,y2);title("sin(x)");suptitle("总标题")下面是结果：

绘图子窗口被设定为3行1列。plt.subplot（3、1、3）缩写为plt.subplot（313），表示绘图子窗口被设定为3行1列。

subplots是设置子图的，这句话表示大图含有2行1列共2个子图，正在绘制的是第一个

subplot就是将Figure中的图像划分为几块，每块当中显示各自的图像，利于进行比较。 扩展资料 　　比如Example里面有这样的例子 　　income = [3.2 4.1 5.0 5.6]; 　　outgo = [2.5 4.0 3.35 4.9]; 　　subplot(2,1,1); plot(income) 　　subplot(2,1,2); plot(outgo) 　　先用baisubplot划分Figure为2*1的区域，上面一个显示income，下面一个显示outgo。 　　subplot的.格式为（行数，列数，第几个区域的位置），不加逗号也是可以的。

subplot就是将Figure中的图像划分为几块，每块当中显示各自的图像，有利于进行比较。x0dx0a比如Example里面有这样的例子x0dx0aincome = [3.2 4.1 5.0 5.6];x0dx0aoutgo = [2.5 4.0 3.35 4.9];x0dx0asubplot(2,1,1); plot(income)x0dx0asubplot(2,1,2); plot(outgo)x0dx0a先用subplot划分Figure为2*1的区域，上面一个显示income，下面一个显示outgo。x0dx0asubplot的格式为（行数，列数，第几个区域的位置），不加逗号也是可以的。

subplot(a,b,c)中a代表所画图形的行数 b代表所画图形的列数 c代表所画图形的序号

subplot(a,b,c)显示图像的位置布局，显示b行a列个图像，此图像是其中第c个。

subplot是将多个图画到一个平面上的工具。其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果第一个数字是2就是表示2行图。p是指你现在要把曲线画到figure中哪个图上，最后一个如果是1表示是从左到右第一个位置。

subplot是MATLAB中的函数。使用方法：subplot（m,n,p）或者subplot（m n p）。subplot是将多个图画到一个平面上的工具。其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果第一个数字是2就是表示2行图。p是指你现在要把曲线画到figure中哪个图上，最后一个如果是1表示是从左到右第一个位置。subplot是将多个图画到一个平面上的工具。其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果第一个数字是2就是表示2行图。p是指你现在要把曲线画到figure中哪个图上，最后一个如果是1表示是从左到右第一个位置。在matlab的命令窗口中输入doc 或者help 即可获得该函数的帮助信息。

第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。　　一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。　　如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示：图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为：　　图中 yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为：　　若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即：X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ] 　　则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式：若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。(1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function )以上3个激活函数都属于线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。(4) S形函数 ( Sigmoid Function )　　该函数的导函数：(5) 双极S形函数 　　该函数的导函数：　　S形函数与双极S形函数的图像如下：图3. S形函数与双极S形函数图像　　双极S形函数与S形函数主要区别在于函数的值域，双极S形函数值域是(-1,1)，而S形函数值域是(0,1)。　　由于S形函数与双极S形函数都是可导的(导函数是连续函数)，因此适合用在BP神经网络中。（BP算法要求激活函数可导）具体http://blog.csdn.net/gongxq0124/article/details/7681000/

马尔科夫预测模型它的前提条件是，在各个期间或者状态时，变量面临的下一个期间或者状态的转移概率都是一样的、不随时间变化的。一旦转移概率有所变化，Markov模型必须改变转移概率矩阵的参数，否则，预测的结果将会有很大的偏差。 随机过程中，

作为神经网络的教授和数学教师，我很高兴能够回答学生们关于神经网络的困惑，并提供一些学习上的建议。首先，让我们来谈谈为什么神经网络被称为一个非线性系统。事实上，神经网络之所以被称为非线性系统，是因为它们不像传统的线性回归或逻辑门等函数一样，只依赖于输入变量之间的线性关系。相反，它们的输出结果取决于输入变量之间的关系以及它们自身的内部结构。这种非线性性质使得神经网络能够更好地适应复杂的数据模式和任务，从而提高了它们的性能和准确性。接下来，让我们来回答一个关键的问题：如果BP神经网络中所有结点都为线性函数，那么它还是一个非线性系统吗？答案是仍然不是。虽然BP神经网络的所有结点都是线性函数，但是它们通过加权和、激活函数等方式相互作用，从而形成了一个非线性的整体结构。这意味着，即使这些结点本身是线性的，整个神经网络仍然是一个非线性系统。因此，在设计和选择神经网络时，我们需要考虑到其整体结构和非线性性质，以便获得最佳的性能和准确性。对于学习神经网络的学生来说，我有以下几点建议：首先，要理解神经网络的基本原理和概念，包括前向传播、反向传播、损失函数、权重初始化等等。其次，要选择适合自己的教材和资源进行学习，例如经典的《深度学习》、《神经网络与深度学习》等书籍或者在线课程如Coursera上的《Neural Networks and Deep Learning》课程。此外，还要多做实践和练习，例如使用现有的数据集进行分类、聚类、生成等任务，或者自己设计和实现小型的神经网络模型。最后，要积极参加讨论和交流活动，与其他学生、教师和专家分享经验和见解，从中获得更多的启发和帮助。