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bp神经网络分类matlab
求一个
bp神经网络
预测模型的
MATLAB
程序
答:
BP神经网络
预测的步骤:1、输入和输出数据。2、创建网络。fitnet()3、划分训练,测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio; net.divideParam.valRatio;net.divideParam.testRatio 4、训练网络。 train()5、根据图表判断拟合好坏。ploterrcorr();parcorr();plotresponse()6、预测往后数...
BP神经网络matlab
源程序代码讲解
答:
net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)其中:PR —— R维输入元素的R×2阶最大最小值矩阵; Si —— 第i层
神经
元的个数,共N1层; TFi——第i层的转移函数,默认‘tansig’; BTF——
BP网络
的训练函数,默认‘trainlm’; BLF—— BP权值/偏差学...
在线等
matlab
的
BP神经网络
预测问题?
答:
归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的,
网络
最后一个节点的输出也是如此,所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做
分类
的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用[1 0 0]要好。但是归一化处理并不总是合适的,根据输出值的分布情况,标准化等其它统计变换方法有时可能更好。关于用premnmx语句进...
matlab
中的neural+network+fitting是
BP神经网络
吗?
答:
是的,"neural network fitting" 在
MATLAB
中通常指的是使用反向传播(Backpropagation,BP)神经网络进行拟合任务。
BP神经网络
是一种常用的人工神经网络模型,用于训练和拟合输入与输出之间的非线性关系。通过调整网络的权重和偏置,BP神经网络可以学习输入数据的模式并预测输出。在 MATLAB 中,可以使用 "ne...
如何用
MATLAB
的
神经网络
工具箱实现三层
BP网络
答:
使用
神经网络
工具箱可以非常简便地实现网络建立和训练,实例代码如下:
BP
算法function Out=
bp
net(p,t,p_test)%p,t为样本需要提前组织好global S1net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm'); %trainlm训练函数最有效%net=newff(P,T,31,{'tansig','purelin'},'trainlm')...
基于
bp神经网络
的数字识别的
Matlab
实现
答:
辨认、
分类
和解释的过程。它是信息科学和人工智能的重要组成部分。而数字识别作为模式识别的一个分支。在日常生活和科研中具有十分重要的作用。数字识别的算法一般是采用以知识、
神经网络
、人工智能为基础的模板匹配法、轮廓多边形相关、傅立叶系数法等方法来进行识别的。以上方法识别效率高,但是实现较为 ...
用
MATLAB
建立
bp神经网络
模型,求高手,在线等
答:
Matlab
神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练
bp神经网络
模型的函数命令,很难一时讲全。下面仅以一个例子列举部分函数的部分用法。更多的函数和用法请仔细查阅Neural Network Toolbox的帮助文档。例子:利用bp神经网络模型建立z=sin(x+y)的模型并检验效果 第1步。随机生成200个采样点用于训练 x=...
如何用
matlab
训练
BP神经网络
?
答:
一般有前四个参数就够了。看一个简单的例子:有两个向量或者矩阵,pn和tn:net=newff(minmax(pn),[3,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');net.trainParam.epochs=1000;net.trainParam.goal =1e-5;net=train(net,pn,tn);照葫芦画瓢就行,具体参数意义就不说了,自己查阅
matlab
帮助。
关于
MATLAB
中
BP神经网络
模型训练后的验证
答:
[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)其中P,T分别为原始输入和输出数据,minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大值。我们在训练
网络
时如果所用的是经过归一化的样本数据,那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理,这就要用...
用
BP神经网络
建立数学模型,
MATLAB
实现,怎样得到输入到输出的计算公式...
答:
计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*p,B1);t=purelin(W2*A1,B2);这就是p到t的映射关系。BP(Back Propagation)
神经网络
是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络
能学习和存贮大量的输入-输出模式映射...
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