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神經(jīng)網(wǎng)絡與matlabppt課件(編輯修改稿)

2025-02-01 15:31 本頁面
 

【文章內容簡介】 ? 數(shù)據(jù)樣本的預處理; ? 將數(shù)據(jù)樣本分為訓練樣本和測試樣本 ② 網(wǎng)絡模型的確定 主要是根據(jù)問題的實際情況, 選擇模型的類型、結構 等。另外,還可以在典型網(wǎng)絡模型的基礎上,結合問題的具體情況, 對原網(wǎng)絡進行變形、擴充等 ,同時 還可以采用多種網(wǎng)絡模型的組合形式 。 ③ 網(wǎng)絡參數(shù)的選擇 確定網(wǎng)絡的輸入輸出神經(jīng)元的數(shù)目,如果是多層網(wǎng)絡,還需要進一步確定隱含層神經(jīng)元的個數(shù)。 ④ 訓練模式的確定 包括選擇合理的測試樣本,對網(wǎng)絡進行測試、或者將網(wǎng)絡應用于實際問題,檢驗網(wǎng)絡性能。 ⑤ 網(wǎng)絡測試 選擇合理的測試樣本,對網(wǎng)絡進行測試,或者將網(wǎng)絡應用于實際問題,檢驗網(wǎng)絡性能。 MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱函數(shù) 函數(shù)類型 函數(shù)名稱 函數(shù)用途 仿真函數(shù) SIM 針對給定的輸入,得到網(wǎng)絡輸出 訓練函數(shù) train 調用其它訓練函數(shù),對網(wǎng)絡進行訓練 trainh 對權值和閾值進行訓練 adapt 自適應函數(shù) 學習函數(shù) learn 網(wǎng)絡權值和閾值的學習 初始化函數(shù) int 對網(wǎng)絡進行初始化 intlay 對多層網(wǎng)絡初始化 通用函數(shù) 函數(shù)類型 函數(shù)名稱 函數(shù)用途 輸入函數(shù) sum 輸入求和函數(shù) prcd 輸入求積函數(shù) concur 使權值向量和閾值向量的結構一致 其它 dotprod 權值求積函數(shù) BP網(wǎng)絡的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱函數(shù) 函數(shù)類型 函數(shù)名稱 函數(shù)用途 前向網(wǎng)絡創(chuàng)建函數(shù) 傳遞函數(shù) 學習函數(shù) 函數(shù)類型 函數(shù)名稱 函數(shù)用途 性能函數(shù) 顯示函數(shù) 一、 BP網(wǎng)絡創(chuàng)建函數(shù) 1) newcf 用于創(chuàng)建級聯(lián)前向 B
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