train+sim
虞明筠883求助,应用BP神经网络逼近非线性函数 -
郦关伏13256493422 ______ 该作业要求不可使用Matlab自带的神经网络函数,这是因为如果允许使用,则三个函数:newff函数建立网络、train函数训练、sim函数就直接完成作业了. 下面这个附件的第二个案例,就是自己编程,使用BP算法逼近非线性函数y=x1^2+x2^2....
虞明筠883vc2008如何调用matlab中的sim函数 -
郦关伏13256493422 ______ 写在m文件里面,如 function simplefitOutputs=fun(trainDataX,trainDataY,testDataX) net = newff(trainDataX,trainDataY,10); net = train(net,trainDataX,trainDataY); simplefitOutputs = sim(net,testDataX); end 然后编译成dll在用VS调用.注:有些系统函数用这种方法是无效的,你可以试试是不是支持sim.
虞明筠883用Matlab算BP神经网络的具体算法? -
郦关伏13256493422 ______ BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数,学习算法一般采用最小梯度下降法;下面是具体的程序例子: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 ...
虞明筠883matlab bp神经网络 -
郦关伏13256493422 ______ P= [P,P_1]; end end T = P;% 神经网络输入与输出采用同一矩阵...net= train(net,P,T); 很可能是这里,输入输出采取相同的量,但是输出需要转置一下.
虞明筠883matlab归一化函数[pn,ps]=mapminmax(P)或=mapstd(P) %P是输入向量,pn,ps是什么? -
郦关伏13256493422 ______ pn表示你归一化后的返回数据 ps是进行归一化时所用的参数.下面的实例更能帮助理解:x=[100,200,300,400]; [pn,px]=mapminmax(x);pn = -1.0000 -0.3333 0.3333 1.0000 px = name: 'mapminmax' xrows: 1 xmax: 400 xmin: 100 xrange: 300 yrows: 1 ymax: 1 ymin: -1 yrange: 2 no_change: 0 gain: 0.0067 xoffset: 100
虞明筠883matlab学习率怎么设置 -
郦关伏13256493422 ______ lr就是学习率,performance是主要指标,你在程序里写的goal就是MSE,决定最后精度的.1234567891011%% BP算法 function Out=bpnet(p,t,p_test) global S1 net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm'); %trainlm训练函数最有效%...
虞明筠883bp神经网络为什么可以拟合任意非线性函数 -
郦关伏13256493422 ______ 样本变量不需要那么多,因为神经网络的信息存储能力有限,过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃.如果样本数量过多,应增加隐层节点数或隐层数目,才能增强学习能力.一、隐层数一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认...
虞明筠883matlab bp神经网络工具箱怎么用 -
郦关伏13256493422 ______ %% 训练集/测试集产生 % 训练集——用于训练网络 P_train = ;%输入集 T_train = ;%输出集 % 测试集——用于测试或者使用. P_test = ;%输入 T_test ; N = size(P_test,2); %% BP神经网络创建、训练及仿真测试 % 创建网络 net = newff(P_...
虞明筠883matlab BP神经网络训练程序求解释 -
郦关伏13256493422 ______ % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],,'traingdm')% 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW inputbias=net_1.b% 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW layerbias=net_1.b% 设置训练参数 net_1.trainParam....
虞明筠883matlabBP神经网络工具箱,可以调整隐含层节点数嘛? -
郦关伏13256493422 ______ Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器、线性网络、BP网络、径向基函数网络、竞争型神经网络、自组织网络和学习向量量化网络、反馈网络BP神经网络具有很强的映射能力,主要用于模式识别分类、函数逼近、函数压缩等.下面通过实例来说明BP网络在函数逼近方面的应用需要逼近的函数是f(x)=1+sin(k*pi/2*x),其中,选择k=2进行仿真,设置隐藏层神经元数目为n,n可以改变,便于后面观察隐藏层节点与函数逼近能力的关系.