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Bp神经网络 mAtlAB

由于各个网络层的作用的不同,选择的激活函数的不同结果将会有恒大的区别 所以要注意 输出层一般采用 logsig purelin 隐含层采用 tansig logsig 同时要注意设置其他属性如最小梯度min_grad 等等

当你用newff的时候,里面有一个参数可以控制层数,比如说: P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4]; net = newff(P,T,5); %这样表示有1个隐藏层,里面那个5表示神经元的个数 net = newff(P,T,[5,10]); %这样表示有2个隐藏...

clc;clear;close all; L1=1; L2=1; theta1=linspace(0,pi/2,100); theta2=linspace(0,pi/2,100); [x y]=fun(L1,L2,theta1,theta2); plot(x,y,'o');hold on; P = [theta1;theta2]; T = [x;y]; net = newff(minmax(P),[20,2],{'tansig','purelin'}...

x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534 80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 1058...

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(...

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...

1. 常用的前馈型BP网络的转移函数有logsig,tansig,有时也会用到线性函数purelin。当网络的最后一层采用曲线函数时,输出被限制在一个很小的范围内,如果采用线性函数则输出可为任意值。以上三个函数是BP网络中最常用到的函数,但是如果需要的...

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...

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...

1、样本数据太少,用BP网络预测可能并非好选择。说不定用一般的回归分析效果更好。 2、要对Y进行预测,需要知道2015年的影响因素X1~X7才行吧? BP神经网络的参考程序: data = [ ... 2009 2102.13 108.69 1104.99 888.45 700.6 64.28 8204.5 175...

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