我想问一下想法是什么选择连续训练MATLAB ANN（人工神经网络），即没有预先准备好的训练集？这个想法是拥有一个“在线”数据流，因此，当第一次创建网络时，它完全没有受过训练，但是人工神经网络中的样本流经过训练和收敛。
ANN将用于对一组值进行分类，并且实现将可视化当样本流经系统时如何改进ANN的训练。即每个样本用于训练，然后由ANN进行评估，并且可视化响应。
我期望的效果是，对于最初的样本，ANN的响应或多或少是随机的，但随着训练的进展，准确度会提高。
欢迎任何想法。
问候，奥拉
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在MATLAB中，您可以使用adapt函数代替train。您可以逐步执行此操作（每次获取新信息时更改权重），或者您可以按批次样式的每个N样本执行此操作。
This document从时间序列问题的角度对不同的培训方式进行了深入的研究。
我真的想到你在这里要做的事情，因为适应性学习策略可能很难。我发现，与他们的批次相比，他们喜欢连枷。在我处理非常嘈杂信号的情况下尤其如此。
您确定需要自适应学习吗？你不能定期重新训练你的NN？或者建立一个足够概括的那个？