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Bp神经网络mAtlAB实例

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...

代码如下:直接运行就是了。 P=P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3; -2, 3, 4, 6; 1, 2, 3, 4 ];%初始训练值% 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),[8,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')% 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net.IW{1,...

不要用截图,不能直接利用,要方便别人利用来写程序、调试。可直接帖数据或发文件,否则,要别人一个一个再输入数据,可能要花时间。请补充下。

你用的是matlab的神经网络工具箱吧。那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的,所以结果就会不一样, 你可以把随机种子固定,即在代码前面加上setdemorandstream(pi); 这样每次训练出来的结果都是一样的了。 看来楼主是刚开始学习神经网络的,推...

你用的是matlab的神经网络工具箱吧。那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的,所以结果就会不一样, 你可以把随机种子固定,即在代码前面加上setdemorandstream(pi); 这样每次训练出来的结果都是一样的了。 看来楼主是刚开始学习神经网络的,推...

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...

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...

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

net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes, PR - Rx2 matrix of min and max values for R input elements. Si - Size of ith layer, for Nl layers. TFi - Trans...

楼主你好,图片呢?!

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