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matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用-全文預(yù)覽

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【正文】 at is easiest to describe. It is most convenient for works with multiple inputs and outputs, and allows sequences of inputs to be presented: ? P NixTS cell array, each element P{i,ts} is an RixQ matrix. ? T NtxTS cell array, each element P{i,ts} is an VixQ matrix. ? Pi NixID cell array, each element Pi{i,k} is an RixQ matrix. ? Ai NlxLD cell array, each element Ai{i,k} is an SixQ matrix. ? Y NOxTS cell array, each element Y{i,ts} is an UixQ matrix. ? E NtxTS cell array, each element P{i,ts} is an VixQ matrix. ? Pf NixID cell array, each element Pf{i,k} is an RixQ matrix. ? Af NlxLD cell array, each element Af{i,k} is an SixQ matrix. 輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說明 ? Where: ? Ni = ? Nl = ? Nt = ? ID = ? LD = ? TS = number of time steps ? Q = batch size ? Ri = {i}.size ? Si = {i}.size ? Vi = {i}.size 5 實現(xiàn) ? 數(shù)據(jù)處理和準備 ? 把 WORD數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 TXT文件格式 ? 利用 dlmread讀取數(shù)據(jù) ? 是否進行歸一化處理 ? 生成網(wǎng)絡(luò) ? 為調(diào)用 newff命令做好各種準備 ? pr矩陣的形成 ? 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定 :網(wǎng)絡(luò)層數(shù)以及每層的神經(jīng)元個數(shù) ? 每一層的傳輸函數(shù)的確定 ? 注意參數(shù)的含義進行網(wǎng)絡(luò)訓練 ? 為調(diào)用 train命令進行數(shù)據(jù)準備 ? 輸入樣本的確定 ? 標準輸出的確定

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