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建模與仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-全文預(yù)覽

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【正文】產(chǎn)奶量《》親代奶牛產(chǎn)奶量親代奶牛 30d、 60d、 90d、 ? 、 305d產(chǎn)奶量初產(chǎn)奶牛 305d產(chǎn)奶量初產(chǎn)奶牛產(chǎn)奶量《》初產(chǎn)奶牛營養(yǎng)量初產(chǎn)奶牛 30d、 60d、 90d、 ? 、 305d營養(yǎng)量 15/35 2022/6/23 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ?訓(xùn)練集、測試集交互檢驗 Jackknife檢驗 ?采用標準集 ?隨機選取 GB126， CB258 76個訓(xùn)練， 12或 1個預(yù)測 ?方法檢驗 16/35 2022/6/23 ?模型建立 ?依據(jù)原則（ 1）網(wǎng)絡(luò)規(guī)模持平于樣本集大小（ 2）輸入層、隱層的結(jié)點數(shù)比例為 2:1 （ 3）運算簡單、易于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 17/35 2022/6/23 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu) ?模型結(jié)構(gòu)步驟一 ?三層 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ?輸出節(jié)點數(shù)為 1 ?模型結(jié)構(gòu)步驟二 ?訓(xùn)練樣本數(shù) 76 ?輸入節(jié)點數(shù)為 7 ?隱層采用 S型傳遞函數(shù) ?采用標準訓(xùn)練、權(quán)值、性能函數(shù) 18/35 2022/6/23 網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu) ?網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型網(wǎng)絡(luò)模型層數(shù) 節(jié)點數(shù) 傳遞函數(shù) 輸入層 7 正切函數(shù) 線性函數(shù) 隱含層 10 輸出層 1 訓(xùn)練函數(shù) ： traingdx 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、誤差學(xué)習(xí)函數(shù) ： learngdm 網(wǎng)絡(luò)性能函數(shù) ： mse ?是否是最好的選擇方式 19/35 2022/6/23 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ?工作步驟 ?初始化網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣和神經(jīng)元閾值矩陣 ?提供學(xué)習(xí)樣本 ?計算網(wǎng)絡(luò)實際輸出和隱層神經(jīng)元輸出 ?計算誤差對各層的影響 ?修正權(quán)值和閾值 ?計算網(wǎng)絡(luò)輸出誤差 ?判斷誤

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