clear allclose allxite=alfa=S=1IN=4H=5Out=3if S==1 wi=[- - - - - - - -96 - - - - - - - - -] wi_1=wiwi_2=wiwi_3=wi wo=[ - - - ]
读入训练数据和测试数据 Input = [] Output = [] str = {TestCheck} Data = textread([str{1}.txt]) 读训练数据 Input = Data(:1:end-1) 取数据表的前五列(主从成分) Output = Data(:end) 取数据表的最后一列(输出值) Data = textread([str{2}.txt]) 读测试数
神经网络万能模版p=[-1 -1 2 20 5 0 5]样本输入 t=[-1-111]目标输出 net=newff(minmax(p)[31]{tansigpurelin}traingd) 创建一个BP前馈神经网络 =设置网络训练学习率 =300设置网络训练迭代步数 =1e-5设置网络训练误差精度 [nettr]=train(netpt)训练BP神经网络 y=sim(netp)对训练好的神经网络进行仿真 :
Matlab神经网络工具箱2010-7-21今天学的是BP神经网络首先看的是一个关于非线性函数逼近的例子最后得出一个心得:在使用newff函数生成一个新的网络时神经元的层数和每一层的神经元数会对结果造成不小的影响一般都采用[n1]的建立方法其中n为隐层的神经元数1为输出层的神经元数然后是做了一个识别系统算是一个较大的神经网络具体的代码解释和分析如下:[alphabettargets]=prp
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
人工神经网络概述 神经网络在环境科学与工程中的应用BP网络建模特点:非线性映照能力:神经网络能以任意精度逼近任何非线性连续函数在建模过程中的许多问题正是具有高度的非线性并行分布处理方式:在神经网络中信息是分布储存和并行处理的这使它具有很强的容错性和很快的处理速度自学习和自适应能力:神经网络在训练时能从输入输出的数据中提取出规律性的知识记忆于网络的权值中并具有泛化能力即将这组权值应用于一般情形的能力
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
Matlab辅助神经网络的设计目 录第一节 神经网络基本理论一人工神经网络概论二生物神经元模型三Matlab的神经网络工具包第二节 感知器一感知器神经元模型二感知器的网络结构三感知器神经网络的学习规则四感知器神经网络的训练五重要的感知器神经网络函数的使用方法六感知器神经网络应用举例第三节 线性神经网络一线性神经元模型二线性神经网络结构三线性神经学习网络的学习规则四线性神经网络训
A 神经网络图形用户界面应用从Matlab 65开始,提供的神经网络工具箱增加了图形用户界面(Graphical User Interface,简称GUI),具有简洁、友好的人机交互功能,这使得大部分神经网络的设计工作可以在该GUI下完成。 用户在使用图形用户界面时,将产生一个GUI Network/Data Manager窗口,这个窗口有着自己的工作区,和我们熟悉的指令工作空间mand
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级3. BP网络 (Back Propagation network) BP网络是一种多层前馈型神经网络其神经元的传递函数多半是S型函数输出量多为0到1之间的连续量它可以实现从输入到输出的任意非线性映射由于权值的调整采用反向传播(Back Propagation)学习算法因此也常称其为BP网络 目前在人工神经
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