clcclearclose all--------------------------------------------------- 产生训练样本与测试样本每一列为一个样本P1 = [rand(35)rand(35)1rand(35)2]T1 = [repmat([100]15)repmat([010]15)repmat([001]15)]P2 = [rand(35)rand(35)1r
求用matlab编BP神经网络预测程序求一用matlab编的程序 P=[]输入T=[]输出 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P)[101]{tansigpurelin}traingdm) 当前输入层权值和阈值inputWeights=net_1.IW{11}inputbias=net_1.b{1} 当前网络层权值和阈值layerWeights=net_1
毕业论文题目 : 基于MATLAB的BP神经网络应用Created with an evaluation copy of . To discover the full versions of our APIs please visit: :目 录 TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _Toc232108456 1 绪论 PAGEREF _T
目 录 TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _Toc232108456 1 绪论 PAGEREF _Toc232108456 h 1 HYPERLINK l _Toc232108457 1.1 人工神经网络的研究背景和意义 PAGEREF _Toc232108457 h 1 HYPERLINK l _Toc232108458 1
Created with an evaluation copy of Aspose.Words. To discover the full versions of our APIs please visit: :products.asposewords目 录 TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _Toc232108456 1 绪论
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2007年 3月
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BP神经网络的设计实例(MATLAB编程)例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络训练样本定义如下:输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3]目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]解:本例的 MATLAB 程序如下: close all clear echo on clc NEWFF——生成一个新的前向神经网络 TRAIN——对 BP 神
BP网络模式识别韩红彩2010年9月17日一、 基本原理二、主要特点三、学习算法四、仿真实例一、基本原理 在神经网络模式识别中,根据标准的输入输出模式对,采用神经网络学习算法,以标准的模式作为学习样本进行训练,通过学习调整神经网络的连接权值。当训练满足要求后,得到的神经网络权值构成了模式识别的知识库,利用神经网络并行推理算法便可对所需要的输入模式进行识别。二、主要特点神经网络模式识别
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