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matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱簡介和函數(shù)及示例(編輯修改稿)

2025-06-21 22:54 本頁面
 

【文章內容簡介】 息表達方式: 將領域問題抽象為適合于網(wǎng)絡求解所能接受的某種數(shù)據(jù)形式。 問題形式的種類: ? 數(shù)據(jù)樣本已知; ? 數(shù)據(jù)樣本之間相互關系不明確; ? 輸入 /輸出模式為連續(xù)的或者離散的; ? 輸入數(shù)據(jù)按照模式進行分類,模式可能會具有平移、旋轉或者伸縮等變化形式; ? 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
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