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Bp神经网络 mAtlAB

给你个例子如下, net=newff(inputn,outputn,[8,4],{'tansig','purelin'},'trainscg');%初始化网络结构 %网络参数配置(迭代次数、学习率、目标) net.trainParam.epochs=3000; net.trainParam.lr=0.08; net.trainParam.goal=0.05; net.divideFc...

横纵坐标不用说了,图上三条有颜色的实线分别是:BP训练过程的MSE指标在每一代中的表现,BP交叉验证过程的MSE指标在每一代中的表现,BP测试过程的MSE指标在每一代中的表现。尤其你要注意那条TEST红线,那是你的BP计算/训练结果。 BEST虚线说明BP...

给你修改了一下,请参考: clear all %p1,p2是训练样本 p1=[65 76 80 74 80 76 82 78 76 80 79 81 78 72 73; 80 82 87 80 85 86 85 82 79 89 74 77 60 70 68; 98 90 80 86 75 70 78 80 82 84 76 72 60 75 62; 55 60 63 57 59 49 42 40 45 42 30...

可以做,示例如下,是拟合一个6输入1输出的函数: 在matlab2013b里运行。必须有神经网络工具箱。 clear all; close all;x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9; 1 2 3 2 1 2 1 1 2; ... 1 3 3 4 5 5 5 4 2 ; 2 1 1 2 2 1 2 2 1; ... 1 1 1 2 2 2 2 3 1 ; 1 2 1...

比较新的版本,比如说matlab 2010以上的,都不需要装神经网络的工具箱 建立网络步骤: 1、数据归一化:输入的数据通常为P,输出数据通常为T,数据格式为:每列对应一个样本,归一化常用函数:mapminmax [pn,ps]=mapminmax(p); [tn,ts]=mapminmax(...

首先是我不知道你用的matlab是什么版本。 如果用的2010以后的版本,那么你这样初始化神经网络一定会报警告。 2010版以后初始化神经网络的语句是这样的 net = newff(p, t, 7); 输出层不需要自己去告诉系统。 我想知道的第二个问题,是你的输出层...

请参看: http://zhidao.baidu.com/question/1540290732855963587

应该是点performance那个按钮,显示一个误差下降曲线图。 事实上,不需过分关注这条曲线,除非是研究改进算法提高收敛速度的。一般关注网络的实际训练效果,以及实际应用能力,如预测能力等。 BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhar...

由于你没有给出几年来工资数,无法为你预测后五年的工资。现给你一个例子,希望对你有点启发。已知2009年至2014年的某地区人口总数3583,4150,5062,4628,5270,5340;现要预测2015年和2016年的人口总数。 % 清空环境变量 clear all;close all...

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。 %% BP算法function Out=bpnet(p,t,p_test)global S1net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm'); %trainlm训练函数最有效%net=newff(P,T,3...

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